基于SVR和k-近邻群的组合预测在QSAR中的应用

为提高定量构效关系(QSAR)研究的预测精度,发展了一种新的基于支持向量机回归(SVR)非线性筛选分子结构描述符、基于k-近邻群的非线性组合预测方法.首先以均方误差(MSE)最小为原则,以留一法通过多轮末尾淘汰实施分子结构描述符的非线性SVR汰选并给出最优核函数和相应保留描述符;其次基于待测样本与训练样本保留描述符向量的欧氏距离,以不同k-近邻群子模型双重留一法预测值反映样本集的异质性;然后基于MSE最小,以留一法通过多轮末尾淘汰实施近邻群子模型的非线性SVR汰选并给出最优核函数和相应保留子模型;最后基于保留子模型以双重留一法实施组合预测.以取代苯胺和苯酚类化合物对大型溞的QSAR实例验证表明:新方法在所有参比模型中预测精度最高,且能更精细地反映描述符与化合物毒性间的非线性关系,具结构风险最小、非线性、适于小样本,能有效克服过拟合、维数灾和局极小,非线性筛选描述符和子模型,非线性组合预测,自动选择最优核函数及其相应参数,泛化推广能力优异、预测精度高等诸多优点,在QSAR研究中有广泛应用前景.     

向量值广义Segal-Bargmann空间上具有正算子值符号的Hankel算子（英文）

本文主要研究向量值广义Segal-Bargmann空间上具有正算子值符号的Hankel算子的有界性和紧性.这些性质分别是通过研究有界平均振荡算子和消失平均振荡算子的方法来得到的.同时我们利用Berezin变换定义了BMO_φ~2空间和VMO_φ~2空间,并刻画它们的几何性质.     

增量式Huber-支持向量回归机算法研究

传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下,Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择,在现实情况当中。基于此,本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法,该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中,而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比,在对真实数据进行预测建模时,增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。     

非线性方程组的符号矩阵，正则分裂与单调包含（Ⅰ）

As a continuation of part I of the paper under the same title, we developgeneral monotonic enclosure methods for the couple systems of the splitting equations {x=G([x]a,[x]b,[y]c) y=G([y]a,[y]b,[x]c),which models the system of equations associated with hybrid and aaynchronotts monotonicity as well as convexity. The resulting algorithms and convergence theorems generalize and unify various known methods and monotonic enclosure theorents established by other authors.     

pH滴定-主成分回归法同时测定酚类同系物

本文利用pH滴定－主成分回归法同时测定了苯酚、邻苯二酚、邻苯三酚的混合物，结果良好。通过交差验证法，本文还对采样区间和采样间隔作了详细讨论。     

气相色谱中测定死时间的Grobler－Balizs法和Ambrus法的比较

经理论推导和实验数据验证，证明测定死时间的Ｇｒｏｂｌｅｒ－Ｂａｌｉｚｓ法和Ａｍｂｒｕｓ法是同一的。     

稳定回归法用于复方氯丙嗪片的测定

本文应用稳定回归法用于紫外重叠光谱的分析。以复方氯丙嗪为例,不经分离,测定了盐酸氯丙嗪和盐酸异丙嗪的含量。与最小二乘回归法比较,提高了测定结果的准确度和精密度。结果满意。     

化学反应动力学研究法──自函数回归法及其应用

由完全非线性函数经变换得到自函数递推方程．根据回归分析理论，建立了一种化学反应动力学研究法──自函数回归法．应用该法在25℃水溶液中研究了乙酸乙酯和了酸乙酯的皂化反应的动力学常数．     

基于分子参数的药物小肠吸收预测模型

选择100个化合物作为数据集,随机选取其中80个为训练集,其他分子为验证集,并为每个化合物分子计算了30个参数.通过采用五种不同多元线性回归分析方法对其训练模拟,建立了数学模型,并用验证集检验了所建模型的预测能力.结果发现向后筛选法为最优小肠吸收建模方法.由该法所建模型的统计结果良好(R2>0.80),应用于验证集时也表现出较强预测能力.该模型确定了对小肠吸收影响较大的分子参数,有助于指导进一步的新药筛选和开发.     

主成分回归-紫外光度法同时测定食用香料麦芽酚和乙基麦芽酚

报道了一种快速、简便的同时测定食用香料麦芽酚、乙基麦芽酚光度法,方法基于在pH2.87的B R缓冲溶液中对麦芽酚和乙基麦芽酚两组分混合溶液进行光度测定,所得的重叠波谱数据用主成分回归法(PCR)、经典最小二乘法(CLS)和偏最小二乘法(PLS)等化学计量学方法进行处理,结果表明主成分回归法(PCR)的预报误差最小。对样品进行测定,获得了较好的定量分析结果。麦芽酚和乙基麦芽酚的线性范围均为1.0～20.0mg·L-1;检出限分别为0.4347和0 5589mg·L-1。