首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

支持向量机用于胍类化合物Na/H交换抑制活性的模式识别
引用本文:赵慧,陆文聪,张良苗,姚莉秀.支持向量机用于胍类化合物Na/H交换抑制活性的模式识别[J].计算机与应用化学,2002,19(6):745-748.
作者姓名:赵慧  陆文聪  张良苗  姚莉秀
作者单位:1. 上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海,200436
2. 上海交通大学图象及模式识别研究所,上海,200030
基金项目:由国家自然科学基金和上海宝钢集团公司联合资助(50174038)
摘    要:将Vapnik提出的支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法用于化合物活性的模式识别研究。SVM算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法,将其用于N-(3-氧-3,4-双氢-2氢-苯并1,4]恶嗪-6-羟基)胍类化合物的Na/H交换抑制活性类别的识别研究,用留一法考察了SVM模型的预报能力,并与Fisher判别矢量法和最近邻(KNN)法的分类预报结果进行比较,结果表明:SVM算法的预报结果优于Fisher法和KNN法的结果,因此,SVM算法可望应用于药物的构效关系研究领域。

关 键 词:支持向量机  模式识别  胍类化合物  Na/H交换抑制活性  支持向量分类  药物分子设计  Na/H交换抑制剂
文章编号:1001-4160(2002)06-745-748
修稿时间:2002年9月16日

Support vector machine applied to the pattern recognition of guanidines as Na/H exchange inhibitors
ZHAO Hui,LU Wen-cong,ZHANG Liang-miao,YAO Li-xiu.Support vector machine applied to the pattern recognition of guanidines as Na/H exchange inhibitors[J].Computers and Applied Chemistry,2002,19(6):745-748.
Authors:ZHAO Hui  LU Wen-cong  ZHANG Liang-miao  YAO Li-xiu
Abstract:Support vector machine proposed by Vapnik is a newly developed technique for data mining. It is suitable for the data processing based on finite nurnber of training samples, with special technique to restrict overfitting. In this work, the support vector classification (SVC) method was applied to structure activity relationship (SAR) study on N-(3-Oxo-3 ,4-dihydro-2H-benzo1 ,4]oxazine-6-carbonyl) guanidines as Na/H exchange inhibitory agent. The modeling result obtained by SVC was better than that of Fisher method and KNN method. It is expected that the SVM method would be further applied to the field of QSAR studies.
Keywords:guanidines  Na/H exchange inhibitory activity  support vector classification
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号