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J-GLOBAL ID：201002282341272945   整理番号：10A0702964

理論的に誘導された分子記述子による,天然ミノ酸を含有している重合体の固有粘度の予測

Prediction of inherent viscosity for polymers containing natural amino acids from the theoretical derived molecular descriptors

著者 (3件)： MALLAKPOUR Shadpour (Organic Polymer Chemistry Res. Lab., Dep. of Chemistry, Isfahan Univ. of Technol., Isfahan 84156-83111, Islamic ...) ,  HATAMI Mehdi (Organic Polymer Chemistry Res. Lab., Dep. of Chemistry, Isfahan Univ. of Technol., Isfahan 84156-83111, Islamic ...) ,  GOLMOHAMMADI Hassan (Dep. of Chemistry, Univ. of Mazandaran, Babolsar, Islamic Republic of Iran)
資料名： Polymer  (Polymer)
巻： 51  号： 15  ページ： 3568-3574  発行年： 2010年07月08日 
JST資料番号： D0472B  ISSN： 0032-3861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の主目的は,人工的神経回路網(ANN)を使用して天然アミノ酸を含有した75光学活性重合体のデータセットの固有粘度(η_inh)を予測する,定量的構造-特性相関(QSPR)法の開発にあった。データセット内の全ての分子について,全部で540の記述子を計算した。次の段階で,ANNを構築し,重合体のη_inhの予測に向けて教育した。この神経回路網の入力値は,遺伝的アルゴリズム(GA)と多重線形回帰(MLR)特徴選定技法で選定された理論的に誘導された記述子であった。教育された神経回路網で計算されたη_inhの標準誤差値,試験及び妥当性確認セットは,それぞれ,0.023,0.030及び0.031であった。これら値間の比較及び他の統計値から,MLRモデルよりもANNモデルの優位性が明らかにされた。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 解析 ,  分子構造 ,  *粘度 ,  *ニューラルネットワーク ,  *光学活性高分子 ,  多重回帰分析 ,  アルゴリズム ,  *アルゴリズム理論
準シソーラス用語： 構造性質相関 ,  *固有粘度 ,  *人工神経回路網

分類 (3件)： 高分子溶液の物理的性質  (CG02013S) ,  計算理論  (JB02000A) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 理論 ,  誘導 ,  分子記述子 ,  酸 ,  重合体 ,  固有粘度 ,  予測