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![混沌遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于定量構(gòu)效關(guān)系及相關(guān)分析體系研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/7/23/1517a20f-de0a-456f-ae38-d9f53230c6f0/1517a20f-de0a-456f-ae38-d9f53230c6f01.gif)
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文檔簡介
1、基于本實驗室呂慶章博士所提出的混沌遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Chaotic Genetic ANN:CGANN),本論文主要從事了該算法的實際體系應(yīng)用研究,包括以下內(nèi)容:1.對108種有機化合物的甲苯/全氟取代甲基環(huán)己烷(PFMC)兩相分配系數(shù)以及29種含硫苯衍生物對發(fā)光菌的毒性效應(yīng)進(jìn)行了QSPR建模,并同商業(yè)軟件(Cerius2 Program)中的遺傳函數(shù)近似方法(Genetic Function Approximation:GFA)做了比
2、較.結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)使用相同的描述變量時,CGANN可得到與GFA相媲美的結(jié)果.為尋求更為簡單的模型,我們嘗試?yán)靡恍┖唵蔚幕衔镄再|(zhì)參數(shù)來進(jìn)行建模,結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于簡單的化合物性質(zhì)參數(shù)CGANN可以得到更好更簡單的模型,這種利用化合物性質(zhì)來預(yù)測性質(zhì)的方法稱為QPPR.相比其他方法而言,CGANN同QPPR的結(jié)合作為強大的非線形關(guān)系處理工具有獨特的優(yōu)勢.2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用途廣泛,本節(jié)我們利用CGANN方法對活性染料對發(fā)光菌毒性進(jìn)行了QSPR與模
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