利用人工神经网络预测芳香化合物的生物可降解性

被引：4

作者：

王世明

施汉昌

钱易

机构：

[1] 清华大学环境科学与工程系!环境模拟与污染控制国家重点实验室

[2] 北京

来源：

环境化学 | 2000年 / 01期

关键词：

人工神经网络; 芳香族化合物; 生物可降解性预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

O621.1 [有机化学理论、物理有机化学];

学科分类号：

070303 ; 081704 ;

摘要：

本文采用简单的化学基团描述符来表征化学物质的结构、以底物的最大比去除速率表征生物可降解性的大小,运用自编的人工神经网络对芳香族化合物的生物可降解性进行了研究.试验过程中,按芳香族化合物最大比底物去除速率的大小将其生物可降解性分为四组:不降解、难降解、可降解、易降解.随机抽取10%的有机化合物作为预测集,余下的作为训练集,共进行了四次预测试验,正确预测率分别达80%,80%,4O%,80%,这显示了人工神经网络对芳香族化合物的生物可降解性有较好的预测性能.

引用

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