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神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系,但其常规训练算法为BP或其它梯度算法, 导致训练时间较长且易陷入局部极小点.本实验探讨用粒子群优化算法训练神经网络,并应用到苯乙酰胺类农药的定量构效关系建模中,对未知化合物的活性进行预测来指导新药的设计和合成.仿真结果表明,粒子群优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也得到了较大的提高.