用类随机训练组合网络以辅助含硫苯衍生物分子设计

颜学峰; 陈德钊; 胡上序

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用类随机训练组合网络以辅助含硫苯衍生物分子设计

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摘要

提出一种线性与非线性相结合的组合式神经网络，用以研究化合物的定量构效关系。网络线性部分的参数和局部输出值可以解释分子结构片段对化合物活性效应的贡献，而其非线性部分则可进一步提高网络模型的拟合与预报精度。还提出了一种快速的类随机搜索训练方法，并实际应用于含硫苯衍生物构效关系的建模中，取得了良好的效果。

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来源
《高校化学工程学报》 |2000年第6期|577-582|共6页
作者
颜学峰; 陈德钊; 胡上序;
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作者单位

浙江大学化工系;

浙江杭州 310027;

浙江大学化工系;

浙江杭州 310027;

浙江大学化工系;

浙江杭州 310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
组合式神经网络; 类随机训练; 含硫苯衍生物; 定量构效关系; 分子设计;

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