药物共溶剂系统溶解度的人工神经网络建模数据集

数据集概述

该数据集包含一个Jupyter Notebook文件，实现人工神经网络模型以预测药物在共溶剂系统中的溶解度，涵盖数据预处理、模型构建、训练及回归指标性能评估，用于探索溶解度与温度、共溶剂组成等变量的非线性关系。

文件详解

• 文件名称: ann_drug_solubility_cosolvent.ipynb
• 文件格式: Jupyter Notebook（.ipynb）
• 核心内容: 包含人工神经网络建模全流程代码，涉及数据预处理步骤、模型架构定义、训练过程及回归指标（如均方误差等）的性能评估模块

适用场景

• 药物制剂研究: 分析共溶剂系统中药物溶解度的影响因素及预测模型构建
• 机器学习应用: 探索人工神经网络在化学性质预测任务中的实践方法
• 制药工艺优化: 辅助优化药物溶解相关的实验设计与工艺参数调整
• 计算化学研究: 研究非线性模型在药物理化性质预测中的性能表现