Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754), страница 64
Текст из файла (страница 64)
Soc. - 2000. - V. 65, № 8. - P. 577-580.461. Thanikaivelan P.; Subramanian V.; Raghava R.J.; Unni N.B. Application ofquantum chemical descriptor in quantitative structure activity and structure propertyrelationship. // Chem. Phys. Lett. - 2000. - V. 323, № 1-2. - P. 59-70.462. Randic M.
Quantitative structure-property relationship. Boiling points of planarbenzenoids. // New J. Chem. - 1996. - V. 20, № 10. - P. 1001-1009.463. Lucic B.; Trinajstic N. New developments in QSPR/QSAR modeling based ontopological indices. // SAR QSAR Environ. Res. - 1997. - V. 7. - P. 45-62.464. Liu S.; Cao C.; Li Z. Approach to Estimation and Prediction for Normal Boiling Point (NBP) of Alkanes Based on a Novel Molecular Distance-Edge (MDE) Vector, l.
// J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1998. - V. 38, № 3. - P. 387-394.465. Espinosa G.; Yaffe D.; Cohen Y.; Arenas A.; Giralt F. Neural Network BasedQuantitative Structural Property Relations (QSPRs) for Predicting Boiling Points ofAliphatic Hydrocarbons. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2000. - V. 40, № 3.
- P. 859879.357466. Goll E.S.; Jurs P.C. Prediction of the Normal Boiling Points of Organic Compounds from Molecular Structures with a Computational Neural Network Model. // J.Chem. Inf. Comput. Sci. - 1999. - V. 39, № 6. - P. 974-983.467. Татевский В.М. Физико-химические свойства индивидуальных углеводородов. - Гостоптехиздат: M. - 1960.
- 412 c.468. Гордон А.; Форд Р. Спутник химика. - Мир: M. - 1976. - 541 c.469. Kreiger A.G.; K. W.C. Computer Iteration of Handbook Data. // J. Chem. Educ.- 1971. - V. 48. - P. 457.470. Goodman J.M.; Kirby P.D.; Haustedt L.O. Some Calculations for OrganicChemists: Boiling Point Variation, Boltzman Factors and Eyring Equation Periodical[Online]. http://preprint.chemweb.com/orgchem/0009006.471.
Yaffe D.; Cohen Y. Neural Network Based Temperature-Dependent Quantitative Structure Property Relations (QSPRs) for Predicting Vapor Pressure of Hydrocarbons. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2001. - V. 41, № 2. - P. 463-477.472. Silver M.S. The Effect of the Nature of the Leaving Group upon Relative Solvolytic Reactivity. // J. Am. Chem. Soc. - 1961. - V.
83, № 2. - P. 404-408.473. Seoud O.A.; Martins M.F. Kinetics and Mechanism of the Hydrolysis of Substituted Phenyl Benzoates Catalyzed by the o-Iodosobenzoate Anion. // J. Phys. Org.Chem. - 1995. - V. 8, № 10. - P. 637-646.474. Neuvonen H.; Neuvonen K. Correlation Analysis of Carbonyl Carbon 13CNMR Chemical Shifts, IR Absorption Frequencies and Rate Coefficients of Nucleophilic Acyl Substitutions. A Novel Explanation for the Substituent Dependence ofReactivity. // J. Chem.
Soc., Perkin Trans. 2. - 1999. - № 7. - P. 1497-1502.475. Пальм В.А. Основы количественной теории органических реакций. - Химия: Л. - 1977. - 359 c.476. Stimson V.R. The Kinetics of Alkyl-Oxygen Fission in Ester Hydrolysis. PartII. tret.-Butyl 2:4:6-Trimethylbenzoate in Aqueous Acetone.
// J. Chem. Soc. - 1955.- P. 2010-2013.477. Varnek A.; Gaudin C.; Marcou G.; Baskin I.; Pandey A.K.; Tetko I.V. Inductive Transfer of Knowledge: Application of Multi-Task Learning and Feature Net358Approaches to Model Tissue-Air Partition Coefficients. // J. Chem. Inf. Model. 2009. - Т. 49, № 1. - С. 133-144.478. Baskin I.I.; Ait A.O.; Halberstam N.M.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S.
An approach to the interpretation of backpropagation neural network models in QSARstudies. // SAR and QSAR in Env. Res. - 2002. - V. 13, № 1. - P. 35-41.479. Huuskonen J. Prediction of Soil Sorption Coefficient of a Diverse Set of Organic Chemicals From Molecular Structure. // J.
Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. V. 43, № 5. - P. 1457-1462.480. Marcus Y.; Smith A.L.; Korobov M.V.; Mirakyan A.L.; Avramenko N.V.; Stukalin E.B. Solubility of C60 Fullerene. // The Journal of Physical Chemistry B. - 2001.- V. 105, № 13. - P. 2499-2506.481. Артеменко Н.В.; Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С. Прогнозирование физических свойств органических соединений при помощи искусственных нейронных сетей в рамках подструктурного подхода. // Докл.
РАН. - 2001.- Т. 381, № 2. - С. 203-206.482. Жохова Н.И.; Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров А.Н.; Зефиров Н.С.Фрагментные дескрипторы с «выделенными» атомами и их применение в исследованиях количественных соотношений «структура-активность» / «структура-свойство». // Докл. РАН. - 2007. - Т. 417, № 5. - С. 639-641.483. Артеменко Н.В.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С.
Нейросетевая модель липофильности органических соединений на основе фрагментных дескрипторов.// Докл. РАН. - 2002. - Т. 383, № 6. - С. 771-773.484. Jover J.; Bosque R.; Sales J. Determination of Abraham Solute Parametersfrom Molecular Structure. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2004. - V. 44, № 3. - P.1098-1106.485.
Caruana R. Multitask Learning. // Machine Learning. - 1997. - V. 28, № 1. P. 41-75.486. Elrod D.W.; Maggiora G.M.; Trenary R.G. Applications of Neural Networksin Chemistry. 1. Prediction of Electrophilic Aromatic Substitution Reactions. // J.Chem. Inf. Comput. Sci.
- 1990. - V. 30, № 4. - P. 477-484.359487. Elrod D.W.; Maggiora G.M.; Trenary R.G. Application of Neural Networks inChemistry. 2. A General Connectivity Representation for the Prediction of Regiochemistry. // Tetrahedron Comput. Methodol. - 1990. - V. 3 - P. 163-174.488. West G. Empirical 31P Spectrum Prediction by Neural Networks. // NATO-ASIMolecular Spectroscopy: Recent Experimental and Computational Advances, PontaDelgada. - 1992.489. Kvasnička V. An Application of Neural Networks in Chemistry. Prediction of13C NMR Chemical Shifts. // J.
Math. Chem. - 1991. - V. 6. - P. 63-76.490. West G.M.J. Predicting Phosphorus NMR Shifts Using Neural Networks. // J.Chem. Inf. Comput. Sci. - 1993. - V. 33, № 4. - P. 577-589.491. Kireev D.B. ChemNet: A Novel Neural Network Based Method forGraph/Property Mapping. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1995. - V.
35, № 2. - P.175-180.492. Fukushima K. Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for aMechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position. // Biol. Cybernetics. - 1980. - V. 36 - P. 193-202.493. Fukushima K.; Miyake S. Neocognitron: A New Algorithm for Pattern Recognition Tolerant of Deformations and Shifts in Position. // Pattern Recognition. 1982. - V. 15. - P. 455-469.494. Fukushima K. A Hierarchical Neural Network Model for Associative Memory.// Biol. Cybernetics.
- 1984. - V. 50. - P. 105-113.495. Fukushima K. A Neural Network Model for Selective Attention in Visual Pattern Recognition. // Biol. Cybernetics. - 1986. - V. 55. - P. 5-15.496. Hubel D.H.; Wiesel T.N. Receptive Fields, Binocular Interaction and Functional Architecture in the Cat’s Visual Cortex. // J. Physiol. - 1962. - V. 160. - P.106-154.497. Hubel D.H.; Wiesel T.N. Receptive Fields and Functional Architecture in TwoNonstriate Visual Areas (18 and 19) of the Cats.
// J. Neurophysiol. - 1965. - V. 28. P. 229-289.498. Hubel D.H.; Wiesel T.N. Functional Architecture of Macaque Monkey VisualCortex. // Proc. Roy. Soc. London Ser. B. - 1977. - V. 98 - P. 1-59.360499. Lohninger H. Evaluation of Neural Networks Based on Radial Basis Functionsand Their Application to the Prediction of Boiling Points from Structural Parameters.// J. Chem.
Inf. Comput. Sci. - 1993. - V. 33, № 5. - P. 736-744.500. Cherqaoui D.; Villemin D. Use of a neural network to determine the boilingpoint of alkanes. // J. Chem. Soc., Faraday Trans. - 1994. - V. 90, № 1. - P. 97-102.501. Cherqaoui D.; Villemin D.; Kvasnicka V. Application of neural network approach for prediction of some thermochemical properties of alkanes.
// Chemometricsand Intelligent Laboratory Systems. - 1994. - V. 24, № 2. - P. 117-128.502. Yan L.; Chen N. Quantitative structure-activity relationship study of octanenumber and boiling point of alkanes using artificial neural networks method. // Jisuanji Yu Yingyong Huaxue. - 1994.
- V. 11. - P. 286-287.503. Bianucci A.M.; Micheli A.; Sperduti A.; Starita A. A novel approach toQSPR/QSAR based on neural networks for structures. // Studies in Fuzziness andSoft Computing. - 2003. - V. 120. - P. 265-296.504. Rossini F.D.; Pitzer K.S.; Arnett R.L.; Braun R.M.; Pimentel G.C. SelectedValues of Physical and Thermodynamic Properties of Hydrocarbons and RelatedCompounds. - Carnegie Press: Pittsburgh, PA. - 1953. p.505.
Антипин И.С.; Арсланов Н.А.; Палюлин В.А.; Коновалов А.И.; ЗефировН.С. Сольватационный топологический индекс. Топологическая модель описания дисперсионных взаимодействий. // ДАН СССР. - 1991. - Т. 316, № 4 - С.925-928.506. Miller K.J. Additivity methods in molecular polarizability. // J. Am. Chem.Soc. - 1990. - V. 112, № 23. - P.
8533-8542.507. Баскин И.И.; Зефиров Н.С.; Трач С.С. “Модель” - универсальная программа графики для целей органической химии. // Тезисы докладов 7 Всесоюзной конференции “Использование вычислительных машин в химических исследованиях и спектроскопии молекул”, Рига, 1986. - 1986. - C. 27-28.508. Зефиров Н.С.; Баскин И.И.; Трач С.С. Универсальная программа машинной графики для целей органической химии.
// Журн. Всес. хим. о-ва им. Д.И.Менделеева. - 1987. - Т. 32, № 1. - С. 112-113.361509. Баскин И.И.; Трач С.С.; Зефиров Н.С. Программа поиска новых типовреагирования органических соединений на ПЭКВМ “Искра-226”. // Тезисыдокладов 7 Всесоюзной конференции “Использование вычислительных машинв химических исследованиях и спектроскопии молекул”, Рига, 1986.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
