人工神经网络用于吲哚喹唑啉衍生物的QSAR研究

摘要

应用BP神经网络方法对20个吲哚喹唑啉衍生物的定量一结构活性关系(QSAR)进行了研究,采用自编的软件进行跟踪学习,当ξ=0.8,ψ=0.75时获得了较好的拟合,相关系数R=0.9996,标准偏差SD=0.0172,结果优于回归分析法R=0.8505,SD=0.2641.随机挑选16个化合物作为训练样本集,剩余的4个化合物作为预测样本集,标准误差SE=0.3471,表明该QSAR模型具有良好的预测效果,可为活性更高的该类化合物的设计提供理论参考.