文献类型：期刊文章

作　　者：陈念贻[1] 陆文聪[1] 刘旭[1] 叶晨洲[2] 李国正[2]

机构地区：[1]上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海200436 [2]上海交通大学图象及模式识别研究所,上海200030

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：国家自然科学基金委和美国福特公司联合资助(9716214)

年　　份：2002

卷　　号：19

期　　号：6

起止页码：749-751

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法。本工作中应用支持向量回归算法和多环芳烃分子的环数、分子宽度、长度、体积、顶联接指数和边联接指数等几何参数作数据挖掘,总结了多环芳烃在空气-正辛醇分配比、多环芳烃在土壤中吸附参数、多环芳烃的生物浓度因子与分子几何参数关系的数学模型。用留一法证明:数学模型的预报可靠性较PLS算法建立的数学模型略优。

关 键 词：分子几何参数  多环芳烃 环化指标  支持向量回归 数学模型 统计学习理论

分 类 号：O625.15] O6-39[化学类]