基于局部核函数与全局核函数支持向量回归优化小样本QSAR建模

• 作者: 柏连阳 熊洁仪 袁哲明 谭显胜 谭泗桥
• 来源期刊: 分子科学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 支持向量机 小样本 定量构效关系 组合预测
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 158-162
• 页数: 5页
• 分类号: O641
• 字数: 3907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9035.2009.03.003

摘要

为提高小样本定量构效关系(QSAR)预测精度,基于支持向量机全局核函数与局部核函数提出了一种新的建模方法:先依不同核函数筛选描述符,再依保留描述符构建支持向量机回归(SVR)子模型.子模型预测活性值与实验值组成混合样本.以均方误差(MSE)最小为原则,对混合样本再次基于SVR实施核函数寻优与子模型筛选,基于最优核函数和保留子模型以留一法完成预测.对2个小样本体系的QSAR研究表明,该方法兼具局部核函数和全局核函数的优点,既有较强的学习能力,又有较好的推广能力,预测精度高,稳定性好.

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	谭显胜	湖南农业大学生物安全科学技术学院	18	159	7.0	12.0
5	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