ニューラルネットワークによる構造活性相関

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1990-03-22
• タイトル: ニューラルネットワークによる構造活性相関
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Neural Networks Applied to Structure - Activity Relationship
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 日立コンピュータエンジニアリング
• 著者所属: 星薬科大学物理教室
• 著者所属: 星薬科大学物理教室
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi Computer Engineering Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hoshi College of Pharmacy
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hoshi College of Pharmacy
• 著者名: 青山, 智夫; 鈴木, 雄二; 市川, 紘
• 著者名(英): Tomoo, Aoyama; Yuji, Suzuki; Hiroshi, Ichikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 階層型ニューラルネットワークを用いて薬物の生理活性の強さを分子構造データから計算する方法を研究した。ニューラルネットワークに対し、既知の前記2種類のデータを入力、教師パターンとして学習を行い、学習後薬理作用を調べたい化合物の分子構造データを入力し、出力パターンからその生理活性の強弱および化学構造と生理活性相関をネットワークの出力から判定する。この方法は従来の統計的な方法と比較すると誤差の多いデータのときはより正確な分類結果が得られる。しかし相関については検討しなければならない点がある。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper reports a general method of the study in the structure-activity-relationship. We studied the relationship between activities and structual data of the drug compounds, using the multi-layer neural network. The network was supervised by the training data which consisted of the activities and structural data, and trained by the backpropagation algorithms. After learning, untraind data was analyzed by the network, i.e, the category and correlation were calculated and the results were examined. It was found that the neural network had an ability superior in classification to conventional methods. and that there was a correlation between the coefficients in the neural network and those of the multi-regression analysis.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1990, 号 26(1989-ICS-069), p. 1-10, 発行日 1990-03-22
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会