|
|||||
|
|
| 支持向量回归的改进及其在QSAR中的应用 | |
| 作者姓名： | 谭泗桥 龙陈锋 代志军 谭显胜 林雪梅 |
| 作者单位： | 湖南农业大学信息科学技术学院,湖南,长沙,410128;湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南,长沙,410128;湖南农业大学信息科学技术学院,湖南,长沙,410128;湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南,长沙,410128 |
| 基金项目： | 高等学校博士点基金资助项目，湖南省科技厅科技计划项目，湖南省教育厅研究生创新基金 |
| 摘 要： | 支持向量回归（SVR）存在诸多缺陷。本文基于均方误差（MSE）最小原则与留一法发展了自动筛选最优核函数与自变量的方法，对SVR进行了改进并构建了SVR的基本应用模型，该模型有效性在定量构效关系（QSAR）研究中得到验证。 |
| 关 键 词： | 支持向量回归 核函数寻优 描述符筛选 解释性 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |