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Automatic identification of terpenoid skeletons by feed-forward neural networks

机译:前馈神经网络自动识别萜类骨架

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摘要

Feed-forward neural networks (FFNNs) were used to predict the skeletal type of molecules belonging to six classes of terpenoids. A database that contains the C-13 NMR spectra of about 5000 compounds was used to train the FFNNs. An efficient representation of the spectra was designed and the constitution of the best FFNN input vector format resorted from an heuristic approach. The latter was derived from general considerations on terpenoid structures. (c) 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:前馈神经网络(FFNN)用于预测属于六类萜的分子的骨架类型。包含约5000种化合物的C-13 NMR光谱的数据库用于训练FFNN。设计了频谱的有效表示形式,并通过启发式方法构造了最佳FFNN输入矢量格式。后者源自对萜类化合物结构的一般考虑。 (c)2006 Elsevier B.V.保留所有权利。

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