拮抗药化合物活性的支持向量机研究

• 作者: 关宏宇 张向东 毕韶丹
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 其他
• 关键词: 支持向量机算法 QSAR 核函数
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 229-233
• 页数: 5页
• 分类号: O06-04
• 字数: 2880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5846.2005.03.009

摘要

支持向量机(SVM)算法是一种适用于有限的已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新方法.应用该方法对拮抗药化合物的生物活性进行了预报,讨论了化合物结构参数、计算核函数及参数的选择和优化问题,建立了药物活性预测的数学模型.研究表明,支持向量机(SVM)算法在小样本情况下,可获得令人满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张向东	辽宁大学化学系	100	841	17.0	23.0
2	关宏宇	辽宁大学化学系	25	72	5.0	7.0