人工神经网络用于有机磷酸酯类化合物的定量结构色谱保留相关研究

采用误差反传前向人工神经网络(ANN),研究了35种有机磷酸酯类化合物在3种不同极性固定相上的结构与其色谱保留(QSRR)之间的定量关系。以其分子电性距离矢量(或分子拓扑指数)作为输入、色谱保留值作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性和外推能力。结果表明,ANN模型获得了比多元线性回归(MLR)模型更好的拟合效果。使用MLR模型时QSRR模型相关性受色谱固定相极性的影响,而采用ANN模型无此现象。同时,ANN模型解决了QSRR中预测维数为1时耗时较长的问题。通过ANN建模可以同时预测3种不同极性固定相上的色谱保留值,可大大缩短建模和预测所需的时间。