自动化与仪器仪表
自動化與儀器儀錶
자동화여의기의표
AUTOMATION & INSTRUMENTATION
2015年
3期
91-93
,共3页
芳腈化合物%粗糙集%极限学习机%生物毒性识别
芳腈化閤物%粗糙集%極限學習機%生物毒性識彆
방정화합물%조조집%겁한학습궤%생물독성식별
Aromatic nitriles%rough set%Extreme learning machine%Biological toxicity identification
针对芳腈衍生物对发光菌的毒性模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了极限学习机的芳腈衍生物毒性模式识别模型.表征芳腈衍生物结构特征的指标之间存在着复杂的耦合关系,采用粗糙集理论对样本数据降维,消除指标间的耦合关系对识别结果的影响.选取15个芳腈衍生物的结构参数及其毒性作为建模样本,另8个芳腈衍生物的结构参数及其毒性作为测试样本,实验结果表明基于粗糙集的极限学习机模型对建模样本毒性等级判对率为100％,对测试样本毒性等级判对率为87.5％,总判对率95.65％,该模型为芳腈衍生物毒性等级识别提供了一种新方法、新思路.
針對芳腈衍生物對髮光菌的毒性模式識彆是一箇非線性、高維數據處理問題,建立瞭極限學習機的芳腈衍生物毒性模式識彆模型.錶徵芳腈衍生物結構特徵的指標之間存在著複雜的耦閤關繫,採用粗糙集理論對樣本數據降維,消除指標間的耦閤關繫對識彆結果的影響.選取15箇芳腈衍生物的結構參數及其毒性作為建模樣本,另8箇芳腈衍生物的結構參數及其毒性作為測試樣本,實驗結果錶明基于粗糙集的極限學習機模型對建模樣本毒性等級判對率為100％,對測試樣本毒性等級判對率為87.5％,總判對率95.65％,該模型為芳腈衍生物毒性等級識彆提供瞭一種新方法、新思路.
침대방정연생물대발광균적독성모식식별시일개비선성、고유수거처리문제,건립료겁한학습궤적방정연생물독성모식식별모형.표정방정연생물결구특정적지표지간존재착복잡적우합관계,채용조조집이론대양본수거강유,소제지표간적우합관계대식별결과적영향.선취15개방정연생물적결구삼수급기독성작위건모양본,령8개방정연생물적결구삼수급기독성작위측시양본,실험결과표명기우조조집적겁한학습궤모형대건모양본독성등급판대솔위100％,대측시양본독성등급판대솔위87.5％,총판대솔95.65％,해모형위방정연생물독성등급식별제공료일충신방법、신사로.
