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摘 要:以拓扑指数(分子连接性指数)为结构描述符,用人工神经网络技术建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型。研究了网络构造对模型稳定性的影响,考察了模型在单一固定相上及多固定相上的适应性。与多元线性回归法相比较,人工神经网络模型具有更好的预测结果,但外推能力较弱。
The Application of Artificial Neural Networks in the Study of Quantitative Structure-Retention Relationships for Saturated Alcohols Abstract:A
model of artificial neural network (ANN) about the relationship between
the structure of alcohols and their chromatographic retention indices
has been set by means of topological indices. The influence of the
network structrue for the stability of the model has been studied, and
the compatibility of the model for mono-stationary phase and multiple
stationary phases has also been investigated. Compared with multiple
linear regression (MLR) method, the model of ANN is better than MLR in
prediction, but worse in extrapolated ability |
基金项目:本文系浙江省自然科学基金资助项目 作者单位:卢鸯(浙江省丝绸科学研究院,杭州 310014) 郑小明(浙江大学化学系,杭州 310028) 原弘(武汉大学化学与环境科学学院,武汉 430072) 郭伟强(浙江大学化学系,杭州 310028) 参考文献: [1]Randic M. J.
Chromatography, 1978,161:1~6 收稿日期:2000年5月15日 修稿日期:2000年11月24日 出版日期:2001年4月1日 |
http://www.periodicals.com.cn/qikan/periodical/fxhx/fxhx2001/0104/0104ml.htm