基于极限学习机的芳腈化合物毒性等级识别

罗资琴

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基于极限学习机的芳腈化合物毒性等级识别

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针对芳腈衍生物对发光菌的毒性模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了极限学习机的芳腈衍生物毒性模式识别模型。表征芳腈衍生物结构特征的指标之间存在着复杂的耦合关系,采用粗糙集理论对样本数据降维,消除指标间的耦合关系对识别结果的影响。选取15个芳腈衍生物的结构参数及其毒性作为建模样本,另8个芳腈衍生物的结构参数及其毒性作为测试样本,实验结果表明基于粗糙集的极限学习机模型对建模样本毒性等级判对率为100%,对测试样本毒性等级判对率为87.5%,总判对率95.65%,该模型为芳腈衍生物毒性等级识别提供了一种新方法、新思路。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2015年第3期|91-93|共3页
作者
罗资琴;
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作者单位

兰州石化职业技术学院石油化学工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
芳腈化合物; 粗糙集; 极限学习机; 生物毒性识别;

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