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提出一类用于预测药物活性的神经元模式分类器及其神经网络进化学习新算法－－变异基遗传法。该算法仅采用变异算子进行局部优化搜索，并利用随机初始化技术使算法在局部搜索功能提高的同时仍有可能寻找到全局最优解。该研究以有机氟农药为例，将基于变异学习的神经元模式分类方法应用于药物构效关系的识别研究，实验结果表明，该方法能有效地辨识药物构效关系模式，模式分类识别正确率优于其他神经元模式分类法。