自适应梯度Boosting算法及多硝基芳香族化合物密度的主因子选择

• 作者: 丁毅涛 张海 王尧 胡荣祖 赵凤起 高红旭
• 来源期刊: 火炸药学报
• 关键词: 学习算法 Boosting算法 多硝基芳香族化合物 主因子
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 12-16
• 分类号: TJ55|TQ201
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7812.2011.02.003

摘要

用自适应梯度Boosting算法研究了影响多硝基芳香族化合物(PNACs)密度的主因子.选择分子结构描述码作影响特征参数,采用影响多硝基芳香族化合物密度的分子结构描述码,依据相关影响程度给出了相应分子结构描述码,预测密度值与文献值的相对误差在10%以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡荣祖		71	440	12.0	16.0
2	赵凤起		384	4375	31.0	48.0
3	高红旭		91	708	15.0	19.0
4	张海	西北大学数学系	42	143	6.0	9.0
8	王尧	西安交通大学信息科学与系统科学研究所	12	26	3.0	4.0
9	丁毅涛	西北大学数学系	2	8	2.0	2.0