作者：杨蕾 王鹏 王虹 蒋益林定量构效关系人工神经网络硝基芳烃偏微分方法权重法扰动法轮廓图法
摘要：在定量构效关系（QSAR）建模中，人工神经网络（ANN）模型预测能力较好，但并不能提供化合物结构变量对活性影响的更多信息，因而被认为是个黑箱模型．以35种硝基化合物对黑呆头鱼96h的生物毒性为例，首次回顾和比较6种用于研究网络输入变量对输出相对贡献大小的方法．结果表明：ANN中引入变量选择的方法，大大增强了QSAR模型的解释能力，其中偏微分方法能得出最为全面准确的结果，其次为轮廓图方法．扰动法和权重法对输入参数能实现较好的分类，但过于简化且方法不稳定；而传统的逐步回归法结果最差．
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