在QSAR中应用SVR的非线性组合预测

谭泗桥; 柏连阳; 谭显胜; 熊洁仪; 袁哲明; 《计算机与应用化学 》 2009 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。

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