Study of quantitative structure - property methods of linear regression analysis and neural networks

Authors

  • С.В. Іванов
  • В.В. Трачевський
  • О.С. Тітова
  • Н.В. Столярова

DOI:

https://doi.org/10.18372/2306-1472.32.1484

Abstract

 Modelation of protonisation dependence on the values of molecular discriptors of various classesorganic compounds is carried out by the methods of multydimensional regressive analysis and neuron nets. Advantage of neuron nets method for guantitive relationships structure-property description is shown.

Author Biographies

С.В. Іванов

д-р хім. наук, проф.

В.В. Трачевський

канд. хім. наук, доц.

О.С. Тітова

канд. хім. наук, доц.

Н.В. Столярова

доц.

References

Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. – НГУ: Новосибирск, 1996. – 166 с.

Simon V., Gasteige I., Zupan I. Neural Networks in Chemists // I. Amer. Chem. Soc. – 1993. − Vol. 115. – P. 9148.

Gasteige I., Zupan I.Foundations on Gomputing and Decision Sciences // Neural Networks in Chemistry, Angew. Chem. Ed. Engl. – 1993. – 105. № 4. – P. 503.

Burns I., Whitesides G. Molecular modellinq and prediction of bioactivity // Chem. Rev. – 1993. – Vol. 93. – P. 2583.

Баскин И.И., Гальберштам Н.М., Палюлин В.Н., Зефиров Н.С. Нейрокомпьютинг и его применение // Информ. технол. – 1997. – № 9. – С. 27.

Баскин И.И., Палюлин В.Н., Зефиров Н.С. Проблема обучения распознавания образов // Нейрокомпьютер. – 1997. – № 3/4. – С. 17.

Breindl A., Beck B., Clark T., Glen R.C. Prediction of the n-octanol/water partition coefficient, logP, using a combination of semiempirical // MO-calculations and a neural network // J. Mol. Model. [Electronic Publ. − 1997. – 3(3). – Р. 142-155.

Дианов Р.С. Разработка нейронной сети для прогнозирования показателей эффективности интенсификации притока газа // Пробл. развития газовой промышленности: Тез. докл. 13-й науч. конф. – Тюмень, 2004. – С. 83−85.

How to Cite

Іванов, С., Трачевський, В., Тітова, О., & Столярова, Н. (2007). Study of quantitative structure - property methods of linear regression analysis and neural networks. Proceedings of National Aviation University, 32(2), 96–99. https://doi.org/10.18372/2306-1472.32.1484

Issue

Section

CHEMICAL TECHNOLOGY, HIMMOTOLOGY

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 > >>