基于SVM的化合物分类综述

• 作者: 蒋强荣 马佳佳
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 化合物分类 描述符 图核
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181759

摘要

药物研发是一个难度系数大、耗费时间长的工作.根据结构活性关系规则,具有相似结构的化合物可能具有相似特性.因此,准确地对化合物进行分类具有十分重要的意义.回顾了SVM与比较常用的化合物分类方法及各自的优缺点,阐述了对分类方法进行的改进与优化,展望了化合物分类的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋强荣	北京工业大学计算机学院	9	16	2.0	4.0
2	马佳佳	北京工业大学计算机学院	2	0	0.0	0.0