计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2008年
3期
298-302
,共5页
崔秀君%王志欣%袁星%张卓勇
崔秀君%王誌訢%袁星%張卓勇
최수군%왕지흔%원성%장탁용
定量结构-活性/性质相关%酚%BP网络%径向基函数神经网络%支持向量机
定量結構-活性/性質相關%酚%BP網絡%徑嚮基函數神經網絡%支持嚮量機
정량결구-활성/성질상관%분%BP망락%경향기함수신경망락%지지향량궤
从分子结构出发,计算25个酚类化合物的分子连接性指数及分子的价连接性指数,用线性逐步回归方法建立4参数的最佳方程,以此4参数作为输入参数,将留一法(L00)应用到BP网络、径向基函数(RBF)神经网络,及新颖的机器学习方法支持向量机,建立酚类化合物预测黑呆头鱼毒性的QSAR模型.应用非线性SVM法建立的预测模型结果,优于BP网络和RBF网络,SVM、BP、RBF模型预测的相关系数分别为0.959,0.940和0.945,令人满意.
從分子結構齣髮,計算25箇酚類化閤物的分子連接性指數及分子的價連接性指數,用線性逐步迴歸方法建立4參數的最佳方程,以此4參數作為輸入參數,將留一法(L00)應用到BP網絡、徑嚮基函數(RBF)神經網絡,及新穎的機器學習方法支持嚮量機,建立酚類化閤物預測黑呆頭魚毒性的QSAR模型.應用非線性SVM法建立的預測模型結果,優于BP網絡和RBF網絡,SVM、BP、RBF模型預測的相關繫數分彆為0.959,0.940和0.945,令人滿意.
종분자결구출발,계산25개분류화합물적분자련접성지수급분자적개련접성지수,용선성축보회귀방법건립4삼수적최가방정,이차4삼수작위수입삼수,장류일법(L00)응용도BP망락、경향기함수(RBF)신경망락,급신영적궤기학습방법지지향량궤,건립분류화합물예측흑태두어독성적QSAR모형.응용비선성SVM법건립적예측모형결과,우우BP망락화RBF망락,SVM、BP、RBF모형예측적상관계수분별위0.959,0.940화0.945,령인만의.
