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对20个ACEI化合物用量子化学方法进行结构优化并计算出10个参数，用9种不同隐含层节点数的BP神经网络研究了ACEI的定量构效关系，建立了节点为10／6／1的三层BP神经网络模型。结果表明：以量化理论计算所得参数可以构建合理的ACEI定量构效关系模型，神经网络模型M6的r^2=0．995，S=0．050，6个验证集化合物的残差平方和为0．002，预测能力明显强于多元线形回归模型，亦优于同类文献报道，可作为ACEI研发领域中预测先导化合物活性的理论丁具。