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SVR-KNN法用于除草剂QSAR研究

         

摘要

[目的]探索一种有效的组合预测方法,用于定量构效关系(QSAR)的研究分析.[方法]提出一种基于支持向量机回归(SVR)与K-最近邻法(KNN)的组合预测方法:以均方误差(MSE)最小为择优准则,对SVR实施核函数寻优;基于最优核函数以SVR进行描述符筛选并得到保留描述符;以"多轮末尾强制淘汰法"阐述各保留描述符对预测精度影响的程度;基于保留描述符,以不同KNN预测值反映样本集异质性并构建子模型,最后基于SVR以留一法实施组合预测.运用该组合预测方法研究磺酰脲和三唑并嘧啶磺酰胺类除草剂QSAR建模.[结果]建模结果表明,基于SVR与KNN的组合预测方法在参比模型中预测精度最高,具有结构风险最小、非线性、能有效克服过拟合、泛化推广能力优异等优点.[结论] 基于SVR与KNN的组合预测具有许多优点,在QSAR研究中应用前景广泛.

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