国家高技术研究发展计划(2006AA022337)
- 作品数:1 被引量:0H指数:0
- 相关作者:阎爱侠马喜波更多>>
- 相关机构:北京化工大学更多>>
- 发文基金:教育部留学回国人员科研启动基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量机的有机化合物水溶解度的分类和预测的研究
- 2008年
- 有机化合物的水溶解度是重要的物理化学性质。本文用18个拓扑符去描述1 293个化合物的分子结构。先建立1 293个有机化合物的分类模型,按照logS的大小,将数据分成三类,通过训练集建立模型,并用测试集检验,分类准确率达92.2%。在此基础上,以上述18个描述符作为输入,logS作为输出,研究水溶解度的定量,建立支持向量机预测模型。比较测试集的结果,以前建立的人工神经网络模型相关系数r^2=0.94和标准偏差sd=0.52,而本文建立的支持向量机模型r^2=0.95和sd= 0.50,显然优于以前建立的模型。
- 马喜波阎爱侠
- 关键词:支持向量机水溶解度