支持向量機回歸方法用于黃酮類化合物醛糖還原酶抑制活性的QSAR研究

用支持向量機回歸(SVR)方法研究了48個黃酮類化合物醛糖還原酶抑制活性的定量構效關系.建模過程中利用留一法交叉驗證(LOOCV)優化了核函數的類型、懲罰系數C和不敏感函數ε.所建模型最終采用了227個變量中的7個:dChivps9,ESHaaCH,EsssCH2,n2Pag[1,2], degree2,I'3和I'4.所得SVR模型的預測相對誤差為0.0622,小于多元線性回歸(MLR)和偏最小二乘法(PLS),以及文獻報道模型的預測相對誤差.

作 者： 袁福星 陸文聰 李國正 劉太昂 Yuan Fuxing Lu Wencong Li Guozheng Liu Taiang   作者單位： 袁福星,陸文聰,Yuan Fuxing,Lu Wencong(上海大學理學院化學系,上海,200444)

李國正,Li Guozheng(上海大學計算機科學與工程學院,上海,200072)

劉太昂,Liu Taiang(北京石油化工設計院,北京,100101) 

刊 名： 計算機與應用化學  ISTIC PKU 英文刊名： COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY  年，卷(期)： 2007 24(6)  分類號： O641  關鍵詞： 支持向量機回歸   QSAR   黃酮類化合物   醛糖還原酶抑制活性   support vector regression   QSAR   Flavones   aldose reductase inhibitory activity  

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