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人工神经网络用于N-甲基氨基甲酸酯类农药急性毒性的预测
  • ISSN号:1000-9035
  • 期刊名称:《分子科学学报:中英文版》
  • 时间:0
  • 分类:O620[理学—有机化学;理学—化学] TQ450.2[化学工程—农药化工]
  • 作者机构:徐州工程学院化学化工学院,江苏徐州221111
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(21272095);徐州工程学院培育项目(XKY2011102)
作者: 陈艳, 何宇寰
中文摘要:

基于拓扑理论计算了N-甲基氨基甲酸酯化合物的电拓扑状态指数(En)和分子电性距离矢量(Mk),同时计算了它们理化参数.把2类结构参数用逐步回归分析法进行筛选,确定了4个变量组合E31,M1,M60和SAA.用筛选后的结构参数建立N-甲基氨基甲酸酯农药急性毒性(log1/LD50)的神经网络模型,并用模型对log1/LD50值进行了预测,预测结果和实验值比较接近,平均误差为0.071.该方法为开发高效低毒的新型氨基甲酸酯类农药提供理论依据.

英文摘要:

Based on the topological theory,electrotopological state indexes(En)and electro-negativity distance vector(Mk)of 22 carbamate pesticides were calculated,and meanwhile their physicochemical parameters were calculated.These parameters were selected by stepwise regression method,and four parameters were obtained:E31,M1,M60 and SAA.The neural network model was set up using the preselected parameters and with this model the toxicity(log1/LD50)of carbamate pesticide was predicted.The result showed that the predicted values are close to the experimental values,and the average error is 0.071.This method will provide theoretical support for the design of the novel carbamate pesticides with high efficiency and low toxicity.

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期刊信息
  • 《分子科学学报:中英文版》
  • 中国科技核心期刊
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  • 主办单位:中国化学会
  • 主编:方维海
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  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9035
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1662/O4
  • 邮发代号:12-82
  • 获奖情况:
  • 中文化学类核心期刊、 "《CAJ-CD规范》执行优秀期...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2880