人工神经网络预测多氯代二苯并呋喃类化合物的正辛醇／水分配系数

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2011, Vol. 29 ›› Issue (4): 92-98.

人工神经网络预测多氯代二苯并呋喃类化合物的正辛醇／水分配系数

俞青芬

青海民族大学化学系,青海西宁810007

收稿日期:2011-05-25 发布日期:2018-11-16
通讯作者: 俞青芬(1975—),女,青海乐都人,青海民族大学副教授。E-mail:yuqingfen0716@163.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(30760195)

Predicting n-Octanol/Water Partition Coefficients of Polychlorinated Dibenzofurans with Artificial Neural Network

YU Qing-fen

Department of Chemistry,Qinghai University for Nationalities,Xining Qinghai 810007,China

Received:2011-05-25 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 采用Chemoffice8.0中的MOPAC-AM1算法对多氯代二苯并呋喃类(PCDFs)化合物的量子化学结构参数进行计算,并将筛选后的量化参数作为PCDFs分子的结构描述符。利用人工神经网络中的反向传播网络和径向基函数网络,建立分子结构与正辛醇／水分配系数间的相关模型并进行预测。将所得结果与多元回归方法的结果进行对比分析,发现反向传播网络和径向基函数网络所得结果均优于多元回归方法。

关键词: 人工神经网络, 多氯代二苯并呋喃, 正辛醇／水分配系数

Abstract: The structure parameters of the quantum chemistry forpolychlorinated dibenzofurans (PCD-Fs) compounds were calculated by using theMOPAC-AM1 method in Chemoffice 8.0.Some parameters are selected as the structuredescriptors of PCDFs compounds.The molecular structures and the model of n-octanol/water partition coefficients are constructed and predicted in terms of back-propagation network and radial basis function networks in artificial neuralnetwork.These results are compared with the results of multiple regression methods.It can be found that the results of back-propagation network and radial basis function networks are better than those of multiple regression methods.

Key words: artificial neural network, polychlorinated dibenzofurans, n-octanol/water partition coefficients

中图分类号:

O625.2

俞青芬. 人工神经网络预测多氯代二苯并呋喃类化合物的正辛醇／水分配系数[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(4): 92-98.

YU Qing-fen. Predicting n-Octanol/Water Partition Coefficients of Polychlorinated Dibenzofurans with Artificial Neural Network[J]. Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition), 2011, 29(4): 92-98.

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