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预测有机污染物的化学毒性使用人工神经网络(ANN)
作者(年代):Mehdi Alizadeh一个人工神经网络(ANN)的研究中,进行了38个不同预测有机污染物的化学毒性usingmolecular结构描述符。建模的对数的慢性毒性值鱼(日志Chv)这些化合物作为理论上推导出描述符的函数建立了人工神经网络(ANN)。逐步SPSS是用于变量的选择(描述符),导致最佳模型。预测日志Chv化合物,三个描述符用于开发日志Chv之间的定量关系和结构属性。合适的模型低标准误差和高相关系数。在变量选择、化合物随机被分成两个训练集和测试集和安用于构建最好的模型。theANNmodels的预测质量检测外部预测组11个化合物随机选择来自38个化合物。预测的回归系数为安模型分别是0.9940,0.9955为训练集和测试集。结果表明,ANN可以模拟之间的关系的分子结构描述符和日志Chv准确数据集。
