支撑向量机算法在有机化合物构效关联中的利用

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支撑向量机算法在有机化合物构效关联中的利用

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毕业论文范文题目：支撑向量机算法在有机化合物构效关联中的利用，论文范文关键词：支撑向量机算法在有机化合物构效关联中的利用
支撑向量机算法在有机化合物构效关联中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：药物构效关联研究是当今制药范畴的一项重要课题,在古代药物设计方法中存在非常重要的地位。定量构效关联(QSAR,quatitativesstructure-activityrelationships)研究的目标是采取数理统计的方法来研究跟揭示化合物活性与其分子构造的关联,为药物的开发提供了簇新的思路,从而进步了开发效力。支撑向量机是一种有效的人工智能学习算法,在有机化合物及药物构效关联的研究上,显示了其存在较高的分类跟猜测正确率。本论文第一部（本文此处忽略..）分重要对烷基苯的多少个重要物理化学性质,包含热容(C_p)、焓值(△H_f~0)跟焚烧热(H_c)进行了猜测,并树破了相干的定量猜测模型。因为每一个烷基苯在苯环上都有六个地位可能代替,所以咱们利用含有六个数字编码的方法来描述烷基苯的构造。通过多元线性回归(MLR)、多元非线性回归(NLMR)跟支撑向量机(SVM)的方法来树破猜测这些性质的定量构效关联模型。这些模型显示出了很好的猜测才能,所有模型的相干联数(R)都在0.97以上。对热容模型的三种模型,均方根误差(RMS)均小于（文章此处忽略..）12,均匀绝对误差(MAE)均小于8;对焓值的三种模型,均方根误差小于9,均匀绝对误差小于8;对焚烧热的三种模型,均方根误差小于150,均匀绝对误差小于130。三种建模方法中,支撑向量机模型不管在烷基苯热容、焓值还是焚烧热的建模中,都优于其它两种建模方法。本论文的第二部分,针对1293个有机化合物的水溶解度值树破了分类跟定量构效关联模型。有机化合物的水溶解度是一个重要的ADME性质,它可能决定化合物的生物利费用跟生物活性,从而决定该化合物成为药物的可能性。是否根据人为设（本文此处忽略..）定的大抵溶解度范畴对其进行分类,对药物的初步筛选存在重要的参考价值。在此基本上,较为正确的猜测有机化合物的水溶解度对备选药物的深刻研究存在极其重要的意思。采取18个拓扑描述符来描述1293个化合物的分子构造。首先树破了1293个有机化合物的支撑向量机分类模型,按照前人提出的大部分药物的溶解度标准,将这些有机化合物按照水溶解度的大小分成三类,得到了92.2%的分类正确率。在此基本上,进行了水溶解度的定量研究,以上述18个描述符作为输入,水溶解度作为输出,树破支撑向量机猜（文章此处忽略..）测模型,得到的成果为相干联数平方(r~2)是0.95,标准偏差(sd)为0.50。总之,咱们对上述化合物的定量跟定性研究,对未知化合物相应性质的分类跟猜测,更进一步地对药物的筛选或者新药的合成都存在重要的参考价值。本文用支撑向量机这种重要的建模方法树破了以上模型,对支撑向量机更广泛的利用于化学化工范畴提供了鉴戒跟参考。

以上为本篇毕业论文范文支撑向量机算法在有机化合物构效关联中的利用的介绍部分。

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