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基于SVR和k-近鄰群的組合預測在QSAR中的應用
為提高定量構效關系(QSAR)研究的預測精度,發(fā)展了一種新的基于支持向量機回歸(SVR)非線性篩選分子結構描述符、基于k-近鄰群的非線性組合預測方法.首先以均方誤差(MSE)最小為原則,以留一法通過多輪末尾淘汰實施分子結構描述符的非線性SVR汰選并給出最優(yōu)核函數和相應保留描述符;其次基于待測樣本與訓練樣本保留描述符向量的歐氏距離,以不同k-近鄰群子模型雙重留一法預測值反映樣本集的異質性;然后基于MSE最小,以留一法通過多輪末尾淘汰實施近鄰群子模型的非線性SVR汰選并給出最優(yōu)核函數和相應保留子模型;最后基于保留子模型以雙重留一法實施組合預測.以取代苯胺和苯酚類化合物對大型溞的QSAR實例驗證表明:新方法在所有參比模型中預測精度最高,且能更精細地反映描述符與化合物毒性間的非線性關系,具結構風險最小、非線性、適于小樣本,能有效克服過擬合、維數災和局極小,非線性篩選描述符和子模型,非線性組合預測,自動選擇最優(yōu)核函數及其相應參數,泛化推廣能力優(yōu)異、預測精度高等諸多優(yōu)點,在QSAR研究中有廣泛應用前景.
作 者： 袁哲明 熊潔儀 張永生 YUAN Zhe-ming XIONG Jie-yi ZHANG Yong-sheng 作者單位： 湖南農業(yè)大學生物安全科學技術學院,湖南,長沙,410128 刊 名： 分子科學學報 ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCE 年，卷(期)： 2007 23(3) 分類號： O641 關鍵詞： 支持向量機回歸 定量構效關系 均方誤差 非線性 -近鄰群 組合預測【基于SVR和k-近鄰群的組合預測在QSAR中的應用】相關文章：
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