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以6个量子化学参数为输入,通过支持向量机对24个频哪酮类化合物的抗真菌活性建立了构效关系的预测模型。结果表明,支持向量机法能有效处理非线性数据集,有良好的泛化能力,其识别能力优于概率神经网络、Fisher判别法和模糊k-均值聚类法,显示了支持向量机在研究化合物构效关系方面有很好的应用前景。
支持向量机用于频哪酮类化合物抗真菌活性的模式识别
【摘 要】
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以6个量子化学参数为输入,通过支持向量机对24个频哪酮类化合物的抗真菌活性建立了构效关系的预测模型。结果表明,支持向量机法能有效处理非线性数据集,有良好的泛化能力,其
【机 构】
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四川省南充市川北医学院化学教研室,川北医学院临床检验中心
【出 处】
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数理医药学杂志
【发表日期】
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2011年1期
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