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用人工神经网络方法对多环芳烃的致癌性进行分类
被引量：
9
1
作者
张海霞
张瑞生
+2 位作者
刘满仓
胡之德
b.t.fan
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第11期1336-1343,共8页
将自适应映射 (SOM)用于多环芳烃致癌性的分级。采用的输入参数为分子比表面积、代谢活性区及亲电活性区的中心碳原子离域能、分子中脱毒区总数。优化的网络参数包括网格数及网格形状、学习次数和学习率、邻居半径等。在最佳网络参数下 ...
将自适应映射 (SOM)用于多环芳烃致癌性的分级。采用的输入参数为分子比表面积、代谢活性区及亲电活性区的中心碳原子离域能、分子中脱毒区总数。优化的网络参数包括网格数及网格形状、学习次数和学习率、邻居半径等。在最佳网络参数下 ,多环芳烃致癌性分类准确度大于 97%。
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关键词
神经网络
自适应映射
多环芳烃
致癌性
分类
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职称材料
题名
用人工神经网络方法对多环芳烃的致癌性进行分类
被引量：
9
1
作者
张海霞
张瑞生
刘满仓
胡之德
b.t.fan
机构
兰州大学化学系
University Paris
出处
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第11期1336-1343,共8页
基金
甘肃省自然科学基金!(ZS981 A2 5 0 51C)资助课题
文摘
将自适应映射 (SOM)用于多环芳烃致癌性的分级。采用的输入参数为分子比表面积、代谢活性区及亲电活性区的中心碳原子离域能、分子中脱毒区总数。优化的网络参数包括网格数及网格形状、学习次数和学习率、邻居半径等。在最佳网络参数下 ,多环芳烃致癌性分类准确度大于 97%。
关键词
神经网络
自适应映射
多环芳烃
致癌性
分类
Keywords
Neural network, self organizing maps, polycyclic aromatic hydrocarbons, carcinogenicity
分类号
R730.2 [医药卫生—肿瘤]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
用人工神经网络方法对多环芳烃的致癌性进行分类
张海霞
张瑞生
刘满仓
胡之德
b.t.fan
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
9
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