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近红外光谱-径向基神经网络在异烟肼片无损定量分析中的应用 总被引：1，自引：1，他引：1
应用异烟肼片粉末的近红外漫反射光谱数据分别结合偏最小二乘法(PLS)和径向基神经网络(RBFNN)建立定量分析模型,并用所建模型对预测集样品进行了预测,结果表明:应用RBFNN所建立的定量分析模型优于PLS模型,相关系数(r)值由0.99593提高到0.99734,交互验证均方根误差(RMSECV)值由0.00523下降到0.00423,预测均方根误差(RMSEP)值由0.00614下降到0.00501。 相似文献
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应用启发式算法(HM)和支持向量机算法(SVM)建立了88种醛类化合物对大鼠急性毒性的定量构效关系模型。应用ChemOffice2004软件进行化合物的结构输入,利用半经验方法进行分子结构优化,在CODDESA软件中计算出组成、拓扑、几何、电子和量子化学参数。并用启发式方法筛选出相对阳性电荷、氧原子数量、碳原子的最小亲核反应指数、双键相对数量、碳原子数量、碳氢键之间的最大交换能量、最大σ-σ键序和双键数量8个参数,在此基础上应该多元线性回归和支持向量机方法建立QSPR模型。两种方法均得到了较好的结果,HM和SVM的交互检验的相关系数分别为0.90和0.93;通过对模型的稳定性和预测能力比较,SVM建立的QSAR模型能够更好地预测醛类化合物对大鼠急性毒性LD50。 相似文献
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