基于支持向量机方法的高效液相色谱溶剂的分类与回归模型研究

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1、山西师范大学硕士学位论文基于支持向量机方法的高效液相色谱溶剂的分类与回归模型研究姓名：王淑艳申请学位级别：硕士专业：药物分析学指导教师：张雅雄20120522摘要论文题目：基于支持向量机方法的高效液相色谱溶剂的分类与回归模型研究专业：药物分析学硕士生：王淑艳签名：至监指导教师：张雅雄签名：摘要化学模式识别和定量构效关系现在已经成为化学计量学研究的重要分支，本文主要是基于支持向量机方法根据常用高效液相色谱溶剂的性质对溶剂进行了分类并建立回归模型的研究。无论是化学模式识别还是定量构效关系的研究，第一步要做的工作都是计算大量的分子描述符，但这些描述

2、符本身有自相关性，也不是全部都与所研究性质有关，因此，筛选相关描述符就变得十分重要。本文采用描述符计算软件ADMEwORKSModelBuilder，对描述符自相关性进行分析，采用支持向量机分类的思想，根据溶剂的性质构建分类模型对常用高效液相色谱溶剂进行分类；构建回归模型是选用遗传算法来筛选描述符，并对色谱溶剂的性质进行回归建模，对色谱溶剂的Kamlet．TaR极性参数、偶极距、Hildeb瑚dt溶解度参数等性质进行定量构效关系研究。支持向量机(SupponvectorMachine，SVM)是从90年代中期提出【11，2000以后引入化学计

3、量学的一种方法，包括支持向量机分类和支持向量机回归。支持向量机不仅可以解决线性问题，而且通过引入核函数还可方便的解决非线性问题，同时，支持向量机在理论上不存在局部极小点问题。对于小样本、非线性问题，支持向量机具有较强的稳定性及泛化能力，提高了系统的实用性。本文所采用是的支持向量机的多值分类算法，对色谱试剂溶剂进行分类研究，并用支持向量机回归方法建立回归模型。本文主要工作包括：(1)简单介绍了所采用的化学计量学方法，讨论了相关分子描述符在QSRP，QSAR(QuantitativeStmcture．PropenyRelationship／Qua

4、ntitatiVeStructure-ActivityRelationship)模型中的重要作用，并采用计算机软件计算常用色谱溶剂分子描述符。(2)介绍了支持向量机算法的基本理论，采用支持向量机的多值分类算法，通过相关分子描述符建立分类模型，并通过相关模型对独立外部样本进行了预测，得到较好的分类精度。(3)对色谱溶剂的理化性质进行回归建模，并对溶剂的极性，偶极距和溶解度等性质做出预测，得到较高的预测精度。I山西师范大学学位论文【关键词】高效液相色谱溶剂分子描述符支持向量机分类支持向量机回归【论文类型】基础研究IIAbsnactTitle：Th

5、eclassificationandregressionmodelf-orHPLCsolVentsbasedonsupportVectormachineMajor：PharmaceuticalanalysisName：WangShuyanSuDervisor：ZhangYilXiongSUDerVlS0r：乞na】ngY2lXlOngSignaturSignaturAbstractChemicaIPatternRecognitionandQuantitatiVeStructure-ActiVity，PropertyReIationship(Q

6、SAIUQSPR)areVeryimportantresearChbranChesofChemometrics．InthiscIissertation，themalnworkistobuiIdtheQSPRmodeIsbasedonsupportVectormaChineforcIassificationandregresSionresearchesofHPLCSoIventS．EitherinchemicaIpatternrecognitionorQSPRresearches，thefirstworkyouhaVetodoistoCaIcu

7、IatethemolecuIardescriptorS-However，someofthesedescriptorscorreIateeachotherstrongIyandmaybeuseIesstotheQSPRresearches-So，it’sVeryimportanttoSeIecttheimportantdescriptorsfirst-Inthisdissertation，wecalculatedmoIecuIardescriptorsbycomputersoftwareADMEWoRKSModeIBuiIder，whichiS

8、CalcuIatedspecia¨yjanddidaCorreIationtestwithit．Then，accordingtothemethodofsupport