| 有机化合物水生毒性作用模式的支持向量机分类研究 |
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| 引用本文： | 易忠胜,刘树深.有机化合物水生毒性作用模式的支持向量机分类研究[J].广西科学,2006,13(1):31-34. |
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| 作者姓名： | 易忠胜 刘树深 |
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| 作者单位： | 1. 桂林工学院材料与化学工程系,广西桂林,541004;桂林工学院有色金属及其加工新技术省部共建教育部重点实验室,广西桂林,541004
2. 桂林工学院材料与化学工程系,广西桂林,541004;桂林工学院有色金属及其加工新技术省部共建教育部重点实验室,广西桂林,541004;南京大学环境学院,江苏南京,210093 |
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| 基金项目： | 广西新世纪十百千人才工程基金
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广西高校百名中青年学科带头人项目
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桂林工学院校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 采用正辛醇/水分配系数logKow、最低未占有轨道能ELUMO、最高占有轨道能EHOMO等参数为描述变量,结合支持向量机算法,选择具有最大(L eave-One-Out,LOO)交互检验识别率,兼顾支持向量样本数和边界支持向量样本数为标准进行支持向量机建模参数优化,建立3组化合物水生毒性作用模式的SVM分类模型,分别对样本数为190、221、88的化合物水生毒性作用模式进行分类研究。结果表明,选用RBF核函数和C-SVC方法,3组参数分别为C=512、γ=2.048,C=512、γ=2.048,C=512、γ=0.512时,建立3个体系的SVM分类模型对全部样本的错误误别个数分别为0、2、0个,训练集模型对全部样本的错误识别个数分别为9,17,7。分类的效果与化合物描述子的选择和数量有关,如果增加合适的分子描述子,其分类结果相应地会得到改善。
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| 关 键 词： | 有机化合物 毒性作用 分类 支持向量机 |
| 文章编号： | 1005-9164（2006）01-0031-04 |
| 收稿时间： | 2005-06-02 |
| 修稿时间： | 2005-08-30 |
Study of Support Vector Machine Classification of Model of Toxicity Action of Organic Compounds |
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| YI Zhong-sheng and LIU Shu-shen.Study of Support Vector Machine Classification of Model of Toxicity Action of Organic Compounds[J].Guangxi Sciences,2006,13(1):31-34. |
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| Authors: | YI Zhong-sheng and LIU Shu-shen |
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| Institution: | 1. Department of Material and Chemistry Engineering,Guilin University of Technology,Guilin, Guangxi, 541004, China; 2. Key Laboratory of Nonferrous Materials Processing Technology of Ministry of Education, Guilin University of Technology, Guilin, Guangxi, 541004, China; 3. School of Environment, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu, 210093, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | organic compounds toxicity action classification support vector machine |
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