支持向量回归的改进及其在QSAR中的应用

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成果类型：

期刊论文

作者：

谭泗桥;龙陈锋;代志军;谭显胜;林雪梅

作者机构：

[谭泗桥] 湖南农业大学信息科学技术学院,湖南,长沙,410128

[谭泗桥] 湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南,长沙,410128

[谭显胜; 林雪梅; 龙陈锋; 代志军] 湖南农业大学

语种：

中文

关键词：

支持向量回归;核函数寻优;描述符筛选;解释性

期刊：

福建电脑

ISSN：

1673-2782

年：

2009

卷：

期：

页码：

2-3

DOI：

10.3969/j.issn.1673-2782.2009.09.002

基金类别：

高等学校博士点基金资助项目（200805370002）；湖南省科技厅科技计划项目（2008SK3056）；湖南省教育厅研究生创新基金项目；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

信息科学技术学院

摘要：

支持向量回归（SVR）存在诸多缺陷。本文基于均方误差（MSE）最小原则与留一法发展了自动筛选最优核函数与自变量的方法,对SVR进行了改进并构建了SVR的基本应用模型,该模型有效性在定量构效关系（QSAR）研究中得到验证。

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