利用人工神经网络研究含硫芳香族化合物结构与毒性的关系  

THE STUDY OF THE STRUCTURE-TOXICITY RELATIONSHIPS OF SULFUR-CONTAINING AROMATIC COMPOUNDS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

作　　者：沈洲[1] 韩朔睽[1] 张爱茜[1] 陆国平[1] 

机构地区：[1]南京大学环境科学与工程系,南京210093

出　　处：《环境化学》1997年第2期138-141,共4页Environmental Chemistry

基　　金：国家自然科学基金资助

摘　　要：本文采用简单的化学基团描述符,运用人工神经网络研究了含硫芳香族化合物对发光菌的毒性构效关系,并与多元线性回归相比较,结果显示了人工神经网络处理非线性问题的优越性.The toxicity of sulfur-containing aromatic compounds to photobacteria and quantitative structure-activity relationships were studied through artificial neural networks based on simple descriptor of chemical group. It is found that the artificial neural networks have the significant advantages over the multiple regression on nonlinear problems.

关 键 词：人工神经网络 含硫 芳香族化合物 毒性 预测 

分 类 号：O625.7[理学—有机化学] X132[理学—化学]