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摘要:
采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择,采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数;在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符,且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法,说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法.
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文献信息
篇名 支持向量回归用于氨基酸描述符在肽QSAR建模中的性能评价
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 化学
关键词 定量构效关系 核函数 支持向量回归 性能评价
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 396-402
页数 7页 分类号 O64
字数 4747字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2006.02.031
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 李梦龙 四川大学化学学院 79 604 14.0 20.0
2 文志宁 四川大学化学学院 18 111 6.0 10.0
3 印家健 四川大学化学学院 8 43 4.0 6.0
5 潘义 四川大学化学学院 5 29 4.0 5.0
8 刁元波 四川大学化学学院 5 17 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
定量构效关系
核函数
支持向量回归
性能评价
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
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
总下载数(次)
10
总被引数(次)
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