基于支持向量机方法的表面活性剂增溶性能分类预测研究

作者：丁振浩; 戴幸星; 王宇光; 史新元; 乔延江

来源：计算机与应用化学, 2011, (4): 422-424.

DOI：10.3969/j.issn.1001-4160.2011.04.010

• 增溶
• 支持向量机
• 分子描述符
• 属性筛选

为了探讨表面活性剂的增溶性能,计算了表征分子组成和拓扑等特征的148个分子描述符,经属性筛选得到13个描述符,采用支持向量机方法建立了表面活性剂增溶性能分类预测模型.结果表明,该模型预测能力及稳定性良好,5折交叉验证准确率为92.1%,测试集验证准确率为95.1%.用中药皂苷化合物对该模型进行验证,模型验证准确率达93.8%,表明该模型具有良好的推广能力,可为中药增溶性能研究提供指导.

• 单位
  首都医科大学; 医药学院; 北京中医药大学