| 基于支持向量机回归的抗癌药物活性研究 |
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| 引用本文： | 张振,钮冰. 基于支持向量机回归的抗癌药物活性研究[J]. 计算机与应用化学, 2011, 28(11): 1377-1380 |
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| 作者姓名： | 张振 钮冰 |
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| 作者单位： | 1. 临沂大学实验中心,山东,临沂,276005
2. 上海大学生命科学学院,上海,200444 |
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| 摘 要： | 采用支持向量机回归(SVR)方法研究了40个抗癌化合物-二取代[(吖啶-4-酰胺基)丙基]甲胺类衍生物的定量构效关系,基于留一法交叉验证的结果,其平均相对误差是6.56％.结果表明,所建SVR模型的精度高于逆传播人工神经网络(BPANN)、多元线性回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS)所得的结果.
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| 关 键 词： | 支持向量机 定量结构性质关系 二取代[(吖啶-4-酰胺基)丙基]甲胺类衍生物 |
Predicting bis[(acridine-4-carboxamides)propyl]methylamines analog compounds by using Support Vector Regression |
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| Zhang Zhen,Niu Bing. Predicting bis[(acridine-4-carboxamides)propyl]methylamines analog compounds by using Support Vector Regression[J]. Computers and Applied Chemistry, 2011, 28(11): 1377-1380 |
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| Authors: | Zhang Zhen Niu Bing |
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| Affiliation: | Zhang Zhen~(1*) and Niu Bing~(2*) (1.School of Chemistry & Chemical Engineering,Linyi University,Linyi,276000,Shandong,China) (2.College of Life Science,Shanghai University,99 Shang-Da Road,Shanghai,200444,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector regression multiple linear regression partial least squares back-propagation neural networks |
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