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分别采用支持向量学习机、人工神经网络、调节性逻辑回归和K-最临近等机器学习方法对761个二氢叶酸还原酶抑制剂建立了其活性分类预测模型. 采用组成描述符和拓扑描述符表征抑制剂的分子结构及物理化学性质, 使用Kennard-Stone方法进行训练集的设计, 并用Metropolis Monte Carlo模拟退火方法作变量选择. 结果表明, 支持向量学习机优于其它机器学习方法, 所得到的最优模型具有较好的预测结果, 其预测正确率为91.62%. 说明通过合适的训练集设计及变量选择, 支持向量学习机方法可以很好地用于二氢叶酸还原酶抑制剂的活性分类预测. 相似文献
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为预测埃坡霉素类衍生物的抗癌活性, 定义了一套表征分子形状的描述符, 即K阶形状参数, 并计算了67个表征分子的电子、拓扑和几何结构的分子描述符. 描述符经遗传算法筛选, 用于建立基于支持向量学习机(SVM)的抗癌活性分类模型; 用留一法和5重交叉验证法对SVM模型参数进行了优化. 结果表明模型具有较高的预测性且两种方法得到相近结果, 交叉验证的预测正确率达80.6%; 经筛选后的描述符有30个, 其中含有5个K阶形状参数, 这些描述符对埃坡霉素类衍生物的抗癌活性的模型建立具有比较重要的作用. 相似文献
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