遗传算法结合共轭梯度法改进BP算法人工神经网络用于环境雌激素的QSAR研究

摘要：

目前应用最广泛的BP人工神经网络存在收敛速度低、有局部震荡的危险. 采用共轭梯度法(CG)改进BP算法, 并且结合遗传算法筛选分子描述符, 用于环境内分泌干扰物的定量结构-活性相关 (QSAR)研究, 有效地克服了以上缺点, 得到了稳健、准确的预测模型, 模型的R2 = 0.845, 预测集的q2pred = 0.81, 均方根误差(RMSE) = 0.688. 所得结果说明这种方法能够为筛选有机物的雌激素活性提供一种迅速、可行的工具.

关键词：BP、共轭梯度法、遗传算法、环境内分泌干扰物、定量结构-活性相关

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分类号：O6(化学)

资助基金：国家自然科学基金20507008;20477018;江苏省自然科学基金BK200418;国家重点基础研究发展计划973计划2003CB415002

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2116-2121