分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(7)ペリラルチン類の疎水性パラメータlogPの予測

• 資料種別: 記事
• タイトル: 分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(7)ペリラルチン類の疎水性パラメータlogPの予測
• 著者・編者: 高橋 梨紗; 細矢 治夫; 福田 朋子 他
• 著者標目: 高橋 梨紗; 細矢 治夫; 福田 朋子
• タイトル（掲載誌）: The Journal of chemical software
• 巻号年月日等（掲載誌）: 8(1) 2002.3
• 掲載巻: 8
• 掲載号: 1
• 掲載ページ: 17～26
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2002-03
• ISSN（掲載誌）: 0918-0761
• ISSN-L（掲載誌）: 0918-0761
• 出版事項（掲載誌）: 鯖江 : 化学ソフトウェア学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: Self-organized network; Neural network; Structure-Activity Correlation; Perillartine derivatives; Hydrophobic parameter
• NDLC: ZP1
• 対象利用者: 一般
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会; https://dl.ndl.go.jp/collections/B00043
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 遠隔複写可否（NDL）: 不可
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z17-1611
• 関連情報（URI）: http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/8751542
• 関連情報（国立国会図書館永続的識別子）: info:ndljp/pid/8751542; http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/8751542
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 6369690; http://id.ndl.go.jp/bib/6369690
• 整理区分コード: 632

• 要約等: 学習方法として中間層において自己組織化を行い、全体に教師付学習の両方を行う、自己組織化とパーセプトロンを融合した二ューラルネットワークシミュレータの開発をプラットフォーム非依存性を持つ Java 言語を用いて行った。本シミュレータは、自己組織化と教師付学習の双方の特徴を併せもつため、従来のニューラル...