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

被引：4

作者：

赵慧

陆文聪

张良苗

姚莉秀

机构：

[1] 上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海交通大学图象及模式识别研究所上海,上海,上海,上海

来源：

计算机与应用化学 | 2002年 / 06期

关键词：

胍类化合物; Na/H交换抑制活性; 支持向量分类;

D O I：

10.16866/j.com.app.chem2002.06.020

中图分类号：

O621.13 [];

学科分类号：

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]噁嗪-6-羰基)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。

引用

页码：745 / 748

页数：4

共 10 条

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