【摘 要】
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利用遗传算法（GA）实现前向人工神经网络（BP-ANN）网络初始权重的优化及药物定量构效关系（QSAR）的分子描述子的选择。通过引入留一法交叉验证（LOO-CV）作为遗传算法衡量建立ANN模型有效性的方法实现选择较优的描述子组合,通过引入新的评价函数避免ANN训练过度,建立了基于遗传算法的自适应人工神经网络模型。把该方法应用到两组近来基于逐步多元线性回归（MLR）模型的QSAR研究当中,通过自适应
【出 处】
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第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集
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利用遗传算法（GA）实现前向人工神经网络（BP-ANN）网络初始权重的优化及药物定量构效关系（QSAR）的分子描述子的选择。通过引入留一法交叉验证（LOO-CV）作为遗传算法衡量建立ANN模型有效性的方法实现选择较优的描述子组合,通过引入新的评价函数避免ANN训练过度,建立了基于遗传算法的自适应人工神经网络模型。把该方法应用到两组近来基于逐步多元线性回归（MLR）模型的QSAR研究当中,通过自适应GA-ANN模型选择描述子建立的非线性人工神经网络QSAR模型在LOO-CV中表现较高的交叉验证系数及较低的均方根偏差（RMSD）。而进一步引入留多法交叉验证（LMO-CV）,Y-随机性检验及外部验证的检验表明,建立的GA-ANN模型在稳健性和预测能力中明显优于MLR模型。研究表明自适应GA-ANN模型为改进QSAR模型提供了新的有效的方法。
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