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在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力.据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性. 相似文献
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Win98的多显示技术是指允许同时使用几台监视器以增加桌面大小,在不同的监视器上运行不同的程序,或用多个视图运行程序或玩游戏。使用这一功能,可以通过附加监视器来扩展 相似文献
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从实验出发,用LPCVD外延系统在偏向<11-20>方向8°的4H-SiC(0001)Si面衬底上,利用CVD技术进行了4H-SiC同质外延生长。外延后在熔融KOH腐蚀液中进行腐蚀,使用SEM和光学显微镜表征方法探讨了CVD法4H-SiC同质外延中的位错、微管和孪晶等缺陷形貌,并分析其形成机理。 相似文献
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提出了全光纤结构的光纤环被动锁相相干合成方案,在自制的光纤放大器基础上,实现了四路光纤激光的全光纤被动锁相相干合成。对合成的开环闭环功率、光谱、远场光斑图样、系统锁相带宽等特性进行了研究。系统开环时,输出功率在71~271mW之间起伏,系统闭环后,输出功率稳定在412mW左右,较开环平均功率提高了2.1倍,说明该方案能够实现有效的相位锁定。系统锁相带宽大于50kHz,具有较好的稳定锁相能力。通过提高各路光纤放大器的功率和采用承受功率更高的合束器,有望获得更高功率的相干合成输出。 相似文献
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