单纯形优化支持向量机参数研究有机物对绿藻的毒性

摘要：

提出以LOO(Leave-One-Out)交互检验相关系数q<”2>为改良单纯形方法的优化指标,优化支持向量机(Support Vector Machine)参数,建立了91个有机物对绿藻急性毒性的ε-SVR(SupportVector Regression)模型。结果表明,不同数量描述子的ε-SVR模型质量均不同程度高于同等条件下的多元线性模型;单纯形原理简单易于实现,利于推广使用,为SVM的推广应用提供了一种新的途径。

关键词： 支持向量机 单纯形优化 有机污染物 绿藻急性毒性 定量结构活性相关

作者: 易忠胜 王晓丽 张爱茜 王连生

作者单位: 污染控制与资源化研究国家重点实验室 南京大学环境学院南京 210093;桂林工学院材料与化学工程系 桂林 541004 桂林工学院材料与化学工程系 桂林 541004 污染控制与资源化研究国家重点实验室 南京大学环境学院 南京 210093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国环境化学学术大会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 826-827

在线出版日期: 2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）