分析化学
分析化學
분석화학
CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY
2005年
7期
972-976
,共5页
成忠%陈德钊%吴晓华%叶子青
成忠%陳德釗%吳曉華%葉子青
성충%진덕쇠%오효화%협자청
非线性偏最小二乘%模糊推理系统%神经网络%药物定量药效关系%HIV-1蛋白酶抑制剂
非線性偏最小二乘%模糊推理繫統%神經網絡%藥物定量藥效關繫%HIV-1蛋白酶抑製劑
비선성편최소이승%모호추리계통%신경망락%약물정량약효관계%HIV-1단백매억제제
作为一种局部逼近方法,自适应神经模糊推理系统(ANFIS)适于为药物定量构效关系(QSAR)建模.描述药物分子结构的参数较多,常存在耦合关系,会增加建模难度,并影响模型的预报性能.为此,将ANFIS和偏最小二乘(PLS)相结合,先由PLS从样本数据中提取成分,再由ANFIS实现每对成分间的非线性映射,并基于输出误差进一步修正所提取的成分,使之对因变量具有最优的解释能力,由此构建为EB-AFPLS方法.该法已成功地应用于HIV-1蛋白酶抑制剂的QSAR建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其它方法.
作為一種跼部逼近方法,自適應神經模糊推理繫統(ANFIS)適于為藥物定量構效關繫(QSAR)建模.描述藥物分子結構的參數較多,常存在耦閤關繫,會增加建模難度,併影響模型的預報性能.為此,將ANFIS和偏最小二乘(PLS)相結閤,先由PLS從樣本數據中提取成分,再由ANFIS實現每對成分間的非線性映射,併基于輸齣誤差進一步脩正所提取的成分,使之對因變量具有最優的解釋能力,由此構建為EB-AFPLS方法.該法已成功地應用于HIV-1蛋白酶抑製劑的QSAR建模,效果良好,顯示齣很彊的學習能力,所建模型的預報性能也優于其它方法.
작위일충국부핍근방법,자괄응신경모호추리계통(ANFIS)괄우위약물정량구효관계(QSAR)건모.묘술약물분자결구적삼수교다,상존재우합관계,회증가건모난도,병영향모형적예보성능.위차,장ANFIS화편최소이승(PLS)상결합,선유PLS종양본수거중제취성분,재유ANFIS실현매대성분간적비선성영사,병기우수출오차진일보수정소제취적성분,사지대인변량구유최우적해석능력,유차구건위EB-AFPLS방법.해법이성공지응용우HIV-1단백매억제제적QSAR건모,효과량호,현시출흔강적학습능력,소건모형적예보성능야우우기타방법.
