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《兰州大学》 2006年
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支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究

栾锋  
【摘要】:定量结构-性质/活性相关(QSPR/QSAR)研究是计算化学和化学信息学研究中的重要研究热点之一。它主要应用各种统计学方法和理论计算方法研究有机化合物的结构与其各种物理化学性质以及生物活性之间的定量关系。QSPR/QSAR的研究对象包括化合物的各种物理化学性质、生物活性、毒性、药物的各种代谢动力学参数等等,研究领域涉及化学、化工、环境化学、药物化学等诸多学科。 建立准确的定量数学模型一直是QSPR/QSAR研究的追求目标之一,而建模方法又是决定模型好坏的一个关键因素,因此新方法的发展一直是QSPR/QSAR研究中的一个重要任务。本论文在研究小组过去10余年来对神经网络方法(ANN),包括BP网络和RBFNN网络的研究基础上,将支持向量机(SVM)方法应用到化学、环境化学和药物化学等领域中,进行了1100多种化学物质的性质、环境毒物的毒性和药物有关的性质的预测,建立了准确的定量结构性质/活性关系模型。 论文第一章简述了定量结构性质/活性关系(QSPR/QSAR)的基本原理,研究过程以及研究现状,其中在研究过程中着重介绍了建模方法。在指出当前神经网络建模方法不足的基础上,详细介绍了一种新的机器学习算法—支持向量机方法,并概括和展望了其在QSPR/QSAR中的应用。 在第二章中,我们将SVM和RBFNN方法应用到化学领域中,主要包括以下几个方面的研究工作: (1)应用多元线性回归(MLR)和SVM方法建立了预测364个有机化合物的范德华常数的QSPR模型。MLR不仅用来建立线性回归模型,同时也作为选择SVM输入描述符的方法。SVM模型的训练集、交互检验集、测试集和整个数据集的均方误差(Mean Square Error,MSE)分别为:常数a:5.96,8.00,6.67和6.65;常数b:9.56×10~(-5),3.18×10~(-4),4.22×10~(-4)和2.33×10~(-4)。 (2)应用启发式(HM)和SVM方法分别建立了149个易挥发有机化合物的气相色谱保留时间和5个分子描述符之间的线性和非线性QSRR模型。非线性的SVM模型的结果优于线性HM模型的结果,对于测试集均方误差MSE分别为1.094和1.644。而且预测值与实验值是非常一致的。 (3)用HM和RBFNN方法建立了预测63个有机小分子化合物在低密度聚乙烯上的渗透系数的定量模型。它建立的模型与以往的模型相比,有同样的可靠性。这
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:O651

【引证文献】
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1 柏坚;俞乐;;径向基神经网络模型在滇东南金矿潜力预测中的应用[J];浙江大学学报(理学版);2011年03期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 袁永娜;QSPR/QSAR在化学、药物化学和环境科学中的应用研究[D];兰州大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 阮晓芳;支持向量机方法在医学和环境化学中的应用研究[D];兰州大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 陈念贻,陆文聪,陆治荣;优化建模技术和机器学习理论的新发展[J];计算机与应用化学;2002年06期
5 陈念贻,陆文聪,叶晨洲,李国正;支持向量机及其他核函数算法在化学计量学中的应用[J];计算机与应用化学;2002年06期
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7 叶晨洲,杨杰,姚莉秀,陈念贻;统计学习理论的原理与应用[J];计算机与应用化学;2002年06期
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9 赵慧,陆文聪,张良苗,姚莉秀;支持向量机用于胍类化合物Na/H交换抑制活性的模式识别[J];计算机与应用化学;2002年06期
10 陈锋,周瑛,胡上序,俞蒙槐;用改进的遗传算法训练神经网络以研究有机磷杀虫剂的构效关系[J];计算机与应用化学;1998年06期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 庄振华;王年;李学俊;梁栋;王继;;癌症基因表达数据的熵度量分类方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年02期
3 陈乐;王年;苏亮亮;王蕊平;;基于邻接谱主分量分析的肿瘤分类方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年04期
4 叶爱霞;王年;苏亮亮;;基于非负矩阵分解和Normal_Matrix的肿瘤基因分类[J];安徽大学学报(自然科学版);2012年03期
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6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
8 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
9 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
10 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
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3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 ;Image Classification with Ant Colony Based Support Vector Machine[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
7 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
8 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
9 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
10 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
3 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 刘志强;基于数据挖掘的客户行为分析和预测研究[D];山东科技大学;2010年
6 曹红;污染场地有机污染物迁移转化规律及其含水层系统天然净化能力研究[D];山东科技大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 徐小任;基于BP神经网络的城镇网络地价评估模型研究[D];广西师范学院;2010年
9 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
10 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 丁蕾,陶亮;支持向量机在胆固醇测定中的应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年02期
2 张复新,肖丽,齐亚林;卡林型-类卡林型金矿床勘查与研究回顾及展望[J];中国地质;2004年04期
3 王登红;卡林型金矿找矿新进展及其意义[J];地质地球化学;2000年01期
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5 赵文吉,陈永良,宫辉力;一种基于图层综合的矿产资源潜力制图模型[J];地质科学;2003年02期
6 朱赖民,刘显凡,金景福,何明友;滇-黔-桂微细浸染型金矿床时空分布与成矿流体来源研究[J];地质科学;1998年04期
7 胡之德;刘焕香;;定量结构-性质关系在分析化学中的应用研究进展[J];分析测试技术与仪器;2005年04期
8 赵美萍,李元宗,常文保;酚类环境雌激素的分析研究进展[J];分析化学;2003年01期
9 肖龙,叶乃清,张明华,陈桂英,唐晓东;滇黔桂“金三角区”岩浆活动与金矿成矿的关系[J];桂林工学院学报;1996年03期
10 张艳华;王海涌;郑丽英;;基于支持向量机的文本分类技术研究[J];甘肃科学学报;2006年03期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 赵春燕;QSAR研究在生命分析化学和环境化学中的应用[D];兰州大学;2006年
2 任月英;QSPR/QSAR在药物、分析化学和环境科学中的应用[D];兰州大学;2007年
3 王雄军;云南老君山矿集区多因复成成矿模式及空间信息成矿预测模型研究[D];中南大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 孙伟;污染物的微生物降解动力学及定量结构性质关系预测的新概念、新算法研究[D];湖南大学;2004年
2 焦龙;定量结构—活性/性质关系研究方法在毛细管电泳中的应用研究[D];西北大学;2005年
3 王冰;SVM在肾结石分类和计算热力学参数中的应用[D];兰州大学;2006年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 林炳焜;程文明;于兰峰;;基于组合预测模型的铁路集装箱运量预测[J];工业工程;2012年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 徐纬芳;支持向量机及其在区域水资源可持续利用中的应用[D];甘肃农业大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 宋仁国,董敏,张奇志,张宝金,曾梅光;7175铝合金工艺优化的遗传算法[J];材料科学与工程;1998年01期
2 夏之宁,胡芳,邱细敏,石乐明,李志良;紫外光谱与遗传算法用于多组分氨基酸同时测定[J];重庆大学学报(自然科学版);1998年01期
3 何锡文,陈鼎,杨万龙,张贵珠,于贵英,史慧明;傅里叶变换技术在紫外可见光谱区的应用[J];分析化学;1994年01期
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5 蔡煜东;分析化学中非线性多元函数拟合的遗传算法[J];分析化学;1995年07期
6 邵学广,孙培艳,蔡文生,张懋森;小波变换用于色谱重叠峰的解析[J];分析化学;1997年06期
7 邵学广,侯树泉,方能虎,何友昭,赵贵文;小波变换用于植物激素重叠色谱峰中组分的定量分析[J];分析化学;1998年01期
8 邵学广,侯树泉,赵贵文;小波变换用于重叠色谱峰组分信息的提取[J];分析化学;1998年12期
9 章元,朱尔一,李静,庄峙厦;模拟退火算法与遗传算法结合用于变量筛选[J];分析化学;1999年10期
10 陈开,李通化,卢佩章;遗传算法在色谱谱图解析中的应用[J];分析化学;2003年02期
【相似文献】
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3 张国新;汤青波;许德昌;;基于支持向量机的液压泵故障诊断[J];煤矿机械;2007年08期
4 冯剑丰;王洪礼;李胜朋;;基于支持向量机的浮游植物密度预测研究[J];海洋环境科学;2007年05期
5 辛玉红;朱广田;;基于支持向量机的ERP软件供应商选择[J];辽宁工程技术大学学报;2007年S2期
6 邹华胜;杨峰;李刚;;基于支持向量机的路基检测研究[J];矿业研究与开发;2008年02期
7 张金牡;;基于支持向量机的水利工程项目风险评价[J];西部探矿工程;2008年06期
8 景海河;叶欣;高彦东;;基于支持向量机的矿区开采沉降的预测[J];黑龙江科技学院学报;2008年04期
9 刘德地;陈晓宏;;基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型[J];长江流域资源与环境;2008年03期
10 刘解放;高普梅;侯振雨;;连续小波变换-支持向量回归模型及其在谷物近红外光谱分析中的应用(英文)[J];东莞理工学院学报;2008年05期
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1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
2 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
3 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 EVOLVE;生物信息学和化学信息学双剑合壁造新药[N];中国高新技术产业导报;2002年
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3 本报实习记者 高成森;计算机分子模拟技术——使生命科学研究更精彩[N];中国医药报;2002年
4 ;李松:孜孜不倦攀高峰[N];科技日报;2002年
5 肖峰;论“信息主义”的兴起[N];光明日报;2007年
6 蒋寒;提高新药新材料研发效率[N];科技日报;2005年
7 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
8 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
9 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
10 岳阳;我国亟待完善外源化学物质安全预警系统[N];中国医药报;2006年
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1 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
2 赵春燕;QSAR研究在生命分析化学和环境化学中的应用[D];兰州大学;2006年
3 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
4 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
5 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
6 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
7 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
8 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
9 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
10 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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