基于对向传播神经网络的酚类化合物毒性的模式识别研究

介绍了对向传播神经网络的原理、算法。以酚类化合物的8个结构特征参数为输入,用对向传播神经网络对酚类化合物的毒性进行模式分类识别。结果表明,对向传播神经网络具有较强的模型拟合能力和泛化能力。网络对36个训练样本和8个预测样本的毒性类型都能进行准确识别,是一种有效的模式分类识别方法。

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本文档关键词:毒性,化合物,传播,神经网络,模式识别