Probabilistic neural network-based on QSAR for the prediction of the diuretic activity of the active constituents of traditional Chinese medicinal herbs

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	Probabilistic neural network-based on QSAR for the prediction of the diuretic activity of the active constituents of traditional Chinese medicinal herbs
	Lv WJ(吕文娟); Xue CX(薛春霞); Chen XG(陈兴国); Hu ZD(胡之德); Liu MC(刘满仓); Fan BT(范波涛)
刊名	兰州大学学报
	2006-04-28
期号	2 页码:72-76
关键词	QSAR 利尿性中草药分子结构参数
其他题名	基于概率神经网络的中草药活性组分利尿性的QSAR研究(英文)
中文摘要	利用线性判别分析和概率神经网络,建立了预测中草药有效成分利尿性与其分子结构参数之间的 QSAR 模型．概率神经网络分类结果好,训练集、交互检验集和测试集的分类正确率均可达到100％．本文所用的概率神经网络结构简单、易于调试,研究工作进一步明确了分子利尿性与其结构参数之间的关系,有助于利尿药物的选择与合成．
语种	英语
内容类型	期刊论文
源URL	[http://202.201.7.4:8080/handle/262010/97780]
专题	化学化工学院_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	Lv WJ,Xue CX,Chen XG,et al. Probabilistic neural network-based on QSAR for the prediction of the diuretic activity of the active constituents of traditional Chinese medicinal herbs[J]. 兰州大学学报,2006(2):72-76.
APA	吕文娟,薛春霞,陈兴国,胡之德,刘满仓,&范波涛.(2006).Probabilistic neural network-based on QSAR for the prediction of the diuretic activity of the active constituents of traditional Chinese medicinal herbs.兰州大学学报(2),72-76.
MLA	吕文娟,et al."Probabilistic neural network-based on QSAR for the prediction of the diuretic activity of the active constituents of traditional Chinese medicinal herbs".兰州大学学报 .2(2006):72-76.