在QSAR中应用SVR的非线性组合预测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 谭泗桥

作者： 谭泗桥;柏连阳;谭显胜;熊洁仪;袁哲明

作者机构：

关键词： 非线性组合预测;定量构效关系;支持向量回归;全局核函数;局部核函数

期刊名称： 计算机与应用化学

ISSN： 1001-4160

年卷期： 2009 年 09 期

页码： 1169-1173

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高定量构效关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型预测的精度,以支持向量回归(support vector regression,SVR)全局与局部核函数,发展出1种非线性组合方法GK-LK-SVR,其基本思路为:依均方误差(MSE)最小原则,分别基于SVR的全局与局部核函数筛选描述符后预测,实测值与不同核函数的预测值组合成混合样本,然后再依MSE最小原则基于SVR对混合样本实施核函数寻优及子模型筛选,最后以留一法完成预测。对2种化合物QSAR建模结果表明:GK-LK-SVR方法预测精度高,有望在QSAR研究中得到广泛应用。

分类号： TP18

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