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1.
以支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)对200条禽流感病毒、100条B型流感和100条C型流感病毒蛋白共400条为训练集样本,从表征序列的200个整体与局部变量中以逐步(stepwise)方法选取24个变量作为LDA模型的输入建立线性识别模型,病毒蛋白总识别率达99.8%,留一法交互检验总识别率为99.4%.从原始200变量中经主成分分析得16个主成分作为SVM的输入,以径向基核函数(RBF)SVM建立非线性识别模型,病毒蛋白总识别率为99.8%,留一法交互检验总识别率为99.2%.以100条禽流感、50条B型流感和50条C型流感病毒编码蛋白质共200条为测试集样本,得LDA模型,对其总识别正确率为95.4%,SVM模型对其总识别正确率为96.5%.识别结果表明,两个模型都可较好识别禽流感病毒蛋白,并且SVM对禽流感病毒蛋白的识别结果优于LDA.  相似文献   
2.
何留  梅虎  李志良 《波谱学杂志》2008,25(2):228-233
采用表征分子内部化学微环境及原子所处杂化状态的结构描述子:原子电性作用矢量(AEIV)和原子杂化状态指数(AHSI),对42个吖啶酮生物碱分子792个共振碳原子进行结构表征,以多元线性回归技术建立13C核磁共振化学位移定量结构波谱关系模型,所得回归模型的复相关系数为R=0.957,标准偏差为SD=12.247. 采用留一法交互检验的结果为Rcv=0.956,标准偏差SDcv=12.331. 对外部样本集预测结果表明,AEIV和AHSI具有表征能力强、物化意义明确等优点,所建模型具有良好的稳定性和估计能力.  相似文献   
3.
从20种天然氨基酸的1369种性质参数经主成分分析得出一种新多肽序列表征方法——SZOTT. 将其用于71个不同长度肽序列表征, 以偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM)建立定量结构-保留模型(QSRM). 研究表明, SZOTT能够较好表征71个肽序列特征, 其含信息量大且易操作, 与PLS相比, SVM对lgk建模预测表现出较强的拟合能力和良好外部预测能力, SZOTT表征方法和SVM建模可进一步用于肽HPLC保留行为研究.  相似文献   
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