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BP人工神经网络用于食品防腐剂构效关系建模的研究
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摘要:
采用摇床培养,测试了20种食品防腐剂在实验条件下对大肠杆菌的最低抑菌浓度;计算了所有供试防腐剂的10种结构、电子、理化性质参数,随机抽取其中17种防腐剂作为训练样本,另外3种防腐剂作为预测样本,构造并训练得到能较好预测"未知"食品防腐剂在实验条件下对大肠杆菌的最低抑菌浓度的BP人工神经网络,建立了能较准确预测食品防腐剂抗菌活性的QSAR模型,该模型对防腐剂抗菌活性的预测值和实测值相对误差不超过±5%。
关键词:  BP人工神经网络  食品防腐剂  构效关系
DOI:
基金项目:仲恺农业工程学院博士启动基金?
Modeling the relationship of structure and activity of food preservatives based on back-propagation artificial neural network
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Abstract:
Key words:  

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