应用人工神经网络技术预测农药的水解行为

本项目研究了三种磺酰脲类除草剂的水解行为（PH、温度、铜离子对水解行为的影响）、生态毒性效应（对绿藻、大型蚤和发光菌的毒性及毒性与疏水性的关系）和在蒙脱土表面的水解行为的研究表明，磺隆水解符合一级动力学过程，实验表明，三种磺酰脲除草剂对核蛋白小球藻96h和急性毒性比其对应降解产物大2-3个数量级，发光菌的毒性数据表明实验化合物中的苄基和氮杂环导致均三嗪，二甲氧基嘧啶，甲磺隆及苄嘧磺隆对绿藻的急性毒性比对发光菌大1-2个数量级。利用神经网络处理芳香族化合物结构与活性的关系，并与多元线性回归相比较，结果显示了人工神经网络处理非线性问题的优越性，并解决了结构与性质关系中出现的一些因果关系不明确的问题。