作者：成忠; 陈德钊; 吴晓华; 叶子青偏最小二乘方法建模药物自适应神经模糊推理系统应用anfis定量构效关系蛋白酶抑制剂预报性能非线性映射pls方法逼近方法分子结构耦合关系影响模型样本数据输出误差qsar学习能力成分提取
摘要：作为一种局部逼近方法,自适应神经模糊推理系统(ANFIS)适于为药物定量构效关系(QSAR)建模.描述药物分子结构的参数较多,常存在耦合关系,会增加建模难度,并影响模型的预报性能.为此,将ANFIS和偏最小二乘(PLS)相结合,先由PLS从样本数据中提取成分,再由ANFIS实现每对成分间的非线性映射,并基于输出误差进一步修正所提取的成分,使之对因变量具有最优的解释能力,由此构建为EB-AFPLS方法.该法已成功地应用于HIV-1蛋白酶抑制剂的QSAR建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其它方法.
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