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Ant colony optimization as a descriptor selection in QSPR modeling for prediction of λ_(max) of azo dyes

Chinese Chemical Letters 2012年第10期23卷 1209-1212页

作者： Morteza Atabati farzaneh khandani School of Chemistry Damghan UniversityDamghanIran

A quantitative structure-property relationship （QSPR） study was suggested for the prediction of λ-max of azo dyes. After optimization of 3D geometry of structures, different descriptors were calculated by the HyperChem and Dragon softwares. A major problem of QSPR is the high dimensionality of the descriptor space; therefore, descriptor selection is the most important step for these studies. In this paper, an ant colony optimization （ACO） algorithm was proposed to select the best descriptors.

关键词： QSPR Ant colony optimization Azo dyes λmax

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