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SVR-KNN法用于除草剂QSAR研究

文献类型： 中文期刊

作者： 区卫民 1 ; 谭泗桥 2 ; 袁哲明 2 ; 柏连阳 2 ; 熊洁仪 2 ;

作者机构： 1.广东科贸职业学院

2.湖南农业大学生物安全科学技术学院

关键词： 支持向量机回归;K-最近邻;组合预测;定量构效关系

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN： 0517-6611

年卷期： 2008 年 36 卷 35 期

页码： 15284-15286

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： [目的]探索一种有效的组合预测方法,用于定量构效关系(QSAR)的研究分析。[方法]提出一种基于支持向量机回归(SVR)与K-最近邻法(KNN)的组合预测方法:以均方误差(MSE)最小为择优准则,对SVR实施核函数寻优;基于最优核函数以SVR进行描述符筛选并得到保留描述符;以"多轮末尾强制淘汰法"阐述各保留描述符对预测精度影响的程度;基于保留描述符,以不同KNN预测值反映样本集异质性并构建子模型,最后基于SVR以留一法实施组合预测。运用该组合预测方法研究磺酰脲和三唑并嘧啶磺酰胺类除草剂QSAR建模。[结果]建模结果表明,基于SVR与KNN的组合预测方法在参比模型中预测精度最高,具有结构风险最小、非线性、能有效克服过拟合、泛化推广能力优异等优点。[结论]基于SVR与KNN的组合预测具有许多优点,在QSAR研究中应用前景广泛。

  • 相关文献

[1]基于支持向量机回归与K-最近邻法的组合预测用于除草剂QSAR建模. 谭泗桥,袁哲明,柏连阳,熊洁仪. 2007

[2]基于局部核函数与全局核函数支持向量回归优化小样本QSAR建模. 谭泗桥,袁哲明,柏连阳,谭显胜,熊洁仪. 2009

[3]醇类化合物对欧洲林蛙蝌蚪毒性的QSAR研究. 杨浩娜,彭世文,王立峰. 2017

[4]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. 2009

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