支持向量机用于频哪酮类化合物抗真菌活性的模式识别

• 作 者: 申明金 柴震
• 机 构: 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: 数理医药学杂志
• 发表日期: 2011年1期
• 关键词: 频哪酮类化合物 支持向量机 抗真菌活性 模式识别 pinacolone support vector machine anti-fungicidal act

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。