支持向量机法预测卤代苯和苯酚衍生物的毒性

• 作者: 余成 关宏宇 张向东 葛春华
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 支持向量回归 核函数 卤代苯 苯酚
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 化学
• 页码范围: 240-244
• 页数: 5页
• 分类号: O6-39
• 字数: 2958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2395.2007.02.022

摘要

应用支持向量回归算法(SVR),以按非氢原子分类的分子电性距离矢量(H-MEDV)为参数,通过参数的优化,建立了几种更强的预测模型,预测了卤代苯和苯酚衍生物的毒性,并根据H-MEDV参数原理对预测结果进行了初步探讨.各预测模型的标准误差分别为0.305、0.267、0.275、0.228、0.362、0.238,均低于采用多元线性回归(MLR)和逐步回归(SMR)法的预测结果,说明支持向量回归算法在小样本、多变量的样本建模预报问题上具有一定的优势.

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	辽宁大学化学学院	100	841	17.0	23.0
2	关宏宇	辽宁大学化学学院	25	72	5.0	7.0
3	葛春华	辽宁大学化学学院	35	125	7.0	9.0
4	余成	辽宁大学化学学院	4	6	2.0	2.0