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摘要:
鉴于变量选择在QSAR/QSPR研究中的重要性,比较了遗传算法和几种传统的方法,如前进法、后退法及逐步回归法.结果表明,对于研究中所用数据,遗传算法较几种传统的方法为好,其原因可能由于传统的方法陷入了局部最优.遗传算法在变量较多的情况下方可显示出效率高和得到较好结果的优越性.对于变量的选择,遗传算法是一值得推荐的有效的方法.
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文献信息
篇名 定量结构-活性/性质相关性研究中变量选择方法的研究
来源期刊 应用化学 学科 化学
关键词 构效关系 遗传算法 前进法 后退法 逐步回归法
年,卷(期) 2001,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 188-191
页数 4页 分类号 O621.2
字数 2889字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0518.2001.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许禄 中国科学院长春应用化学研究所 61 613 11.0 22.0
2 章文军 中国科学院长春应用化学研究所 7 65 6.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
构效关系
遗传算法
前进法
后退法
逐步回归法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用化学
月刊
1000-0518
22-1128/O6
大16开
长春市人民大街5625号
8-184
1983
chi
出版文献量(篇)
5741
总下载数(次)
10
总被引数(次)
46901
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导