分析化学
分析化學
분석화학
CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY
2005年
6期
767-771
,共5页
李剑%陈德钊%吴晓华%叶子清
李劍%陳德釗%吳曉華%葉子清
리검%진덕쇠%오효화%협자청
径向基网络%遗传算法%优进策略%循环子空间回归%定量构效关系%参数优化
徑嚮基網絡%遺傳算法%優進策略%循環子空間迴歸%定量構效關繫%參數優化
경향기망락%유전산법%우진책략%순배자공간회귀%정량구효관계%삼수우화
径向基-循环子空间回归(RBF-CSR)网络,保留了径向基-偏最小二乘(RBF-PLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题.对此,本研究兼顾网络模型的拟合与预测性能,采用具有高效全局搜优能力的优进遗传算法(EGA)优化网络参数,构建为EGA-RBF-CSR方法,并将其成功应用于苯乙酰胺类除草剂的构效关系(QSAR)建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型具有良好的预报性能和稳定性,并优于其他方法.
徑嚮基-循環子空間迴歸(RBF-CSR)網絡,保留瞭徑嚮基-偏最小二乘(RBF-PLS)網絡的優點,且可在更廣的範圍內選擇最優模型,但仍存在著參數難以確定,計算量大等問題.對此,本研究兼顧網絡模型的擬閤與預測性能,採用具有高效全跼搜優能力的優進遺傳算法(EGA)優化網絡參數,構建為EGA-RBF-CSR方法,併將其成功應用于苯乙酰胺類除草劑的構效關繫(QSAR)建模,效果良好,顯示齣很彊的學習能力,所建模型具有良好的預報性能和穩定性,併優于其他方法.
경향기-순배자공간회귀(RBF-CSR)망락,보류료경향기-편최소이승(RBF-PLS)망락적우점,차가재경엄적범위내선택최우모형,단잉존재착삼수난이학정,계산량대등문제.대차,본연구겸고망락모형적의합여예측성능,채용구유고효전국수우능력적우진유전산법(EGA)우화망락삼수,구건위EGA-RBF-CSR방법,병장기성공응용우분을선알류제초제적구효관계(QSAR)건모,효과량호,현시출흔강적학습능력,소건모형구유량호적예보성능화은정성,병우우기타방법.
