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污染物的定量structureA‚–活动关系研究使用不同的多元校正方法。

作者(年代):Mehdi Alizadeh

在本文中,两个不同的多元校正方法,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)应用于预测对数EC50值(有效浓度导致认为效果在50%的人口)的水蚤(16天)31不同有机污染物通过使用分子结构描述符。三个描述符被认为占污染物结构的影响在对数EC50值。这些是(从边缘的矩阵加权边缘特征值10度,生成热,分配系数(辛醇/水))。逐步SPSS是用于变量,导致最佳的选择模型。变量选择后,31个化合物随机分为两个训练集和测试集。预测的回归系数是0.9967,0.9958和均方误差(MSE)是0.0051和0.0091,分别theANNmodel的训练集和测试集。结果表明,ANN模型可以模拟之间的关系的分子结构描述符和日志EC50准确数据集。