%0 Journal Article
%T 优化的径向基-循环子空间网络为药物定量构效关系建模
%A 李剑
%A 陈德钊
%A 吴晓华
%A 叶子清
%J 分析化学
%P 767-771
%D 2005
%X 径向基-循环子空间回归(RBF-CSR)网络,保留了径向基偏最小二乘(RBF-PLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题。对此,本研究兼顾网络模型的拟合与预测性能,采用具有高效全局搜优能力的优进遗传算法(EGA)优化网络参数,构建为EGA-RBF-CSR方法,并将其成功应用于苯乙酰胺类除草剂的构效关系(QSAR)建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型具有良好的预报性能和稳定性,并优于其他方法。
%K 径向基网络
%K 遗传算法
%K 优进策略
%K 循环子空间回归
%K 定量构效关系
%K 参数优化
%U http://210.14.121.5:8080/fxhx/CN/abstract/abstract5566.htm