資料介紹
天然產(chǎn)物尤其是海洋天然產(chǎn)物是目前國(guó)內(nèi)外藥物學(xué)家研究的重點(diǎn)。一維核磁數(shù)據(jù)(1H
NMR 和13C NMR)在天然產(chǎn)物結(jié)構(gòu)確定中具有重要地位。本文首次將反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于13C NMR 對(duì)1H NMR 化學(xué)位移值的預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使其適應(yīng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的要求,然后建立基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的1H NMR 的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。采用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP 算法可以用于天然產(chǎn)物一維核磁數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。
關(guān)鍵詞: 1H NMR 和13C NMR;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP 算法;預(yù)測(cè)模型
Abreast: Natural products, especially marine natural products, are paid more attention by
pharmacolist. The data of 1H NMR and 13C NMR are the most important to determination of
structure s of natural compounds. The Back Propagation (BP) neural network theory is first used to predict the relation between the data of 1H NMR and 13C NMR. During the investigation, the original data are preprocessed to meet the requirements of the study in BP neural work, and a forecasting model based on BP neural network is established. The proposed model is then verified by used actual data. Through the results from the model, the BP neural network can be used to forecasting the data of 1D NMR.
Key words: 1H NMR and 13C NMR; neural network; BP neural network theory; forecasting model
NMR 和13C NMR)在天然產(chǎn)物結(jié)構(gòu)確定中具有重要地位。本文首次將反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于13C NMR 對(duì)1H NMR 化學(xué)位移值的預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使其適應(yīng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的要求,然后建立基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的1H NMR 的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。采用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP 算法可以用于天然產(chǎn)物一維核磁數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。
關(guān)鍵詞: 1H NMR 和13C NMR;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP 算法;預(yù)測(cè)模型
Abreast: Natural products, especially marine natural products, are paid more attention by
pharmacolist. The data of 1H NMR and 13C NMR are the most important to determination of
structure s of natural compounds. The Back Propagation (BP) neural network theory is first used to predict the relation between the data of 1H NMR and 13C NMR. During the investigation, the original data are preprocessed to meet the requirements of the study in BP neural work, and a forecasting model based on BP neural network is established. The proposed model is then verified by used actual data. Through the results from the model, the BP neural network can be used to forecasting the data of 1D NMR.
Key words: 1H NMR and 13C NMR; neural network; BP neural network theory; forecasting model
下載該資料的人也在下載
下載該資料的人還在閱讀
更多 >
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人口預(yù)測(cè) 0次下載
- 基于果蠅算法的混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測(cè)模型 40次下載
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胰島素評(píng)價(jià)模型 34次下載
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型 35次下載
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及BP與RBF的比較 22次下載
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展 5次下載
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用 14次下載
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理簡(jiǎn)介 18次下載
- 多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型 6次下載
- 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信用戶規(guī)模預(yù)測(cè)模型 7次下載
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法 10次下載
- 變壓器局放監(jiān)測(cè)與改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型研究_高立慧 0次下載
- 基于差分進(jìn)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 31次下載
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)的動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建模步驟 1636次閱讀
- 如何編寫(xiě)一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 617次閱讀
- 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu) 701次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制 681次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)言特征信號(hào)分類(lèi)中的應(yīng)用 449次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系 1676次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 1219次閱讀
- 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方式 607次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程 4953次閱讀
- PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過(guò)程 532次閱讀
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言模型有哪些 816次閱讀
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法 744次閱讀
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用 741次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 4.4w次閱讀
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN架構(gòu)分析-LeNet 2769次閱讀
下載排行
本周
- 1DC電源插座圖紙
- 0.67 MB | 2次下載 | 免費(fèi)
- 2AN158 GD32VW553 Wi-Fi開(kāi)發(fā)指南
- 1.51MB | 2次下載 | 免費(fèi)
- 3AN148 GD32VW553射頻硬件開(kāi)發(fā)指南
- 2.07MB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 4AN111-LTC3219用戶指南
- 84.32KB | 次下載 | 免費(fèi)
- 5AN153-用于電源系統(tǒng)管理的Linduino
- 1.38MB | 次下載 | 免費(fèi)
- 6AN-283: Σ-Δ型ADC和DAC[中文版]
- 677.86KB | 次下載 | 免費(fèi)
- 7SM2018E 支持可控硅調(diào)光線性恒流控制芯片
- 402.24 KB | 次下載 | 免費(fèi)
- 8AN-1308: 電流檢測(cè)放大器共模階躍響應(yīng)
- 545.42KB | 次下載 | 免費(fèi)
本月
- 1ADI高性能電源管理解決方案
- 2.43 MB | 450次下載 | 免費(fèi)
- 2免費(fèi)開(kāi)源CC3D飛控資料(電路圖&PCB源文件、BOM、
- 5.67 MB | 138次下載 | 1 積分
- 3基于STM32單片機(jī)智能手環(huán)心率計(jì)步器體溫顯示設(shè)計(jì)
- 0.10 MB | 130次下載 | 免費(fèi)
- 4使用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)七人表決器的程序和仿真資料免費(fèi)下載
- 2.96 MB | 44次下載 | 免費(fèi)
- 53314A函數(shù)發(fā)生器維修手冊(cè)
- 16.30 MB | 31次下載 | 免費(fèi)
- 6美的電磁爐維修手冊(cè)大全
- 1.56 MB | 24次下載 | 5 積分
- 7如何正確測(cè)試電源的紋波
- 0.36 MB | 17次下載 | 免費(fèi)
- 8感應(yīng)筆電路圖
- 0.06 MB | 10次下載 | 免費(fèi)
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935121次下載 | 10 積分
- 2開(kāi)源硬件-PMP21529.1-4 開(kāi)關(guān)降壓/升壓雙向直流/直流轉(zhuǎn)換器 PCB layout 設(shè)計(jì)
- 1.48MB | 420062次下載 | 10 積分
- 3Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233088次下載 | 10 積分
- 4電路仿真軟件multisim 10.0免費(fèi)下載
- 340992 | 191367次下載 | 10 積分
- 5十天學(xué)會(huì)AVR單片機(jī)與C語(yǔ)言視頻教程 下載
- 158M | 183335次下載 | 10 積分
- 6labview8.5下載
- 未知 | 81581次下載 | 10 積分
- 7Keil工具M(jìn)DK-Arm免費(fèi)下載
- 0.02 MB | 73810次下載 | 10 積分
- 8LabVIEW 8.6下載
- 未知 | 65988次下載 | 10 積分
評(píng)論