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建模定量组织性能的关系(部分)的杀虫剂或毒物

作者(年代):Mehdi Alizadeh

本文定量structureA–财产关系(部分)研究基于前馈人工神经网络(ANN)的反向传播学习规则和多元线性回归(高)方法进行了预测农药的溶解行为。准确描述的38个化合物的溶解度漂浮而过,包括常用的杀虫剂、除草剂和杀真菌剂和一些代谢物成功实现。逐步SPSS是用于变量,导致最佳的选择模型。预测的回归系数为训练集和测试集安模型分别为0.997和0.992。拟议中的非线性部分模型(安)表现出高度的相关性观察和计算水溶性和良好的预测性能,支持其申请未知农药的溶解行为的预测。看不到一个多元线性回归(MLR)基于相同的选择描述符显示一个十分糟糕的预测能力。