【摘 要】
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该文回顾了药物定量构效关系(QSAR)的产生的和发展的过程,系统地阐述了科学家们对药物的化学结构和生物活性之间的关系的探索过程,然后针对构效关系的建模介绍了当今研究QSAR
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该文回顾了药物定量构效关系(QSAR)的产生的和发展的过程,系统地阐述了科学家们对药物的化学结构和生物活性之间的关系的探索过程,然后针对构效关系的建模介绍了当今研究QSAR的两类重要方法:统计方法和神经网络方法.作为这两类重要方法的延伸和拓展,该文提出和应用了一系列算法来解决经典统计方法和常用的神经网络算法所无能为力的问题,如消除描述分子结构的理化参数数据间存在的复共线关系,排除样本数据中的噪声和冗余信息,增加模型的非线性映射能力,最佳模型的确定等.该文取得的主要成果有:(1)从线 性泛函的角度分析循环子空间回归(CSR)方法.(2)分析了新颖的正交神经网络(OrthoNet)的特性,该网络巧妙地融合了正交特征提取与非线性映射两种功能.(3)提出用遗传算法训练 多层前传网络(MLFN),建立苯乙酰胺类化合物的QSAR,效果良好.(4)在以上所做工作的基 础上,该言语一步提出用遗传算法来优化神经网络结构的算法,以取得具有最佳拓扑结构的神经网络(GAMFN),并用以为N<,1>喹喏酮类抗菌药物的构效关系建模.文章最后对全文所作的工作进行了总结,并提出了进一步研究的方向.
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