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

• 作者: 柏连阳 熊洁仪 袁哲明 谭泗桥
• 来源期刊: 农药学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 支持向量机回归 K-最近邻法 组合预测 定量构效关系
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 324-329
• 页数: 6页
• 分类号: O641
• 字数: 4428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1008-7303.2007.04.003

摘要

为了提高定量构效关系(QSAR)研究的预测精度,发展了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)最小为原则,基于SVR实施核函数寻优;基于MSE最小原则与最优核函数以SVR进行描述符筛选并得到保留描述符;通过"多轮末尾强制淘汰法"揭示各保留描述符对预测精度的影响程度;从保留描述符出发,以不同KNN预测值反映样本集异质性并构建子模型,然后基于SVR以留一法实施组合预测.运用该组合预测方法研究苯乙酰胺类除草剂QSAR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,在QSAR研究中具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柏连阳	湖南农业大学生物安全科学技术学院	134	1374	20.0	29.0
2	袁哲明	湖南农业大学生物安全科学技术学院	71	724	15.0	24.0
3	熊洁仪	湖南农业大学生物安全科学技术学院	10	73	5.0	8.0
4	谭泗桥	湖南农业大学生物安全科学技术学院	28	305	8.0	17.0