基于BP神经网络对NMR的预测模型

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天然产物尤其是海洋天然产物是目前国内外药物学家研究的重点.一维核磁数据(1H NMR和133C NMR)在天然产物结构确定中具有重要地位.本文首次将反向传播(BP)神经网络理论应用于13C NMR对1H NMR化学位移值的预测.通过对初始数据进行预处理,使其适应BP神经网络学习的要求,然后建立基于BP神经网络的1H NMR的数据预测模型.采用实际数据对模型进行验证.计算结果表明人工神经网络的BP算法可以用于天然产物一维核磁数据的预测.
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