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引进改进型自相关拓扑指数,以基于动量-自适应学习率调整算法的BP神经网络原理研究了36种有机污染物对发光菌的半数发光抑制率EC50的定量结构-活性相关关系,建立了相应的网络模型,用于未知有机物毒性的预测,其准确性明显优于传统的多元线性回归法,取得了令人满意的结果.
改进型BP神经网络用于有机物毒性的QSAR研究
【摘 要】
：
引进改进型自相关拓扑指数,以基于动量-自适应学习率调整算法的BP神经网络原理研究了36种有机污染物对发光菌的半数发光抑制率EC50的定量结构-活性相关关系,建立了相应的网络
【机 构】
：
安庆师范学院化学系
【出 处】
：
安庆师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
：
2002年3期
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