摘要
将人工神经网络(ANN)应用于亲脂性叶酸抗拮剂的定量构效关系(QSAR)研究中,采用改进的误差反向传播(BP)算法探讨了28个亲脂性叶酸抗拮剂对L210白血病细胞的抑制作用。随机挑选23个化合物作为训练样本集,建立了亲脂性叶酸抗拮剂的QSAR模型,该模型的相关系数R=0.9519,标准误差SE=0.0407;而剩余的5个化合物作为测试样本集,检验了模型的预测能力,得出预测集的相关系数R=0.9027,标准偏差SE=0.3658。结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果。
出处
《山西煤炭管理干部学院学报》
2009年第2期160-161,共2页
Journal of Shanxi Coal-Mining Administrators College
基金
山西省自然科学基金(2007011025)
山西省留学归国基金(2006)资助项目
