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题名抗乳腺癌候选药物的优化建模
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作者
夏珏武
王琦瑗
王灿
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机构
长沙理工大学数学与统计学院
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出处
《应用数学进展》
2023年第6期3098-3111,共14页
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文摘
乳腺癌是一种致死率较高的癌症。人体的乳腺上皮细胞在多种致癌因子的共同作用下发生增殖失控而形成癌变。本文针对提供的ERα拮抗剂信息,通过建立化合物生物活性的定量预测模型和ADMET性质的分类预测模型,为同时优化ERα拮抗剂的生物活性和ADMET性质提供预测服务。首先利用随机森林算法评价变量重要度大小筛选出贡献度排名前60的分子描述符;然后通过高相关性变量去耦合,对前60个分子描述符进行高相关性滤波处理,从而得到前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符;最后基于高相关度变量滤波算法保证了降维后分子描述符之间的独立性,对分子描述符之间的相关程度进行可视化,从而验证了其合理性。其次,在通过尝试构建多元线性回归方程解决此题时,发现时序残差图的异常点较多后,我们构建了多元非线性回归模型。首先利用python对变量进行标准化操作,得到标准化指标;其次利用问题一得到的前20个分子描述符作为自变量,通过对一些数值较大的变量取自然对数,建立了用于预测生物活性的多元非线性回归模型。最后找出影响ADMET性质的前10个分子描述符,并分别对各分子描述符之间的相关程度进行可视化;其次利用全连接单层神经网络优秀的非线性映射能力构建5个化合物的分类预测模型,并通过各个化合物的分类预测模型的交叉熵损失图说明了模型有着较高的准确度。
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关键词
随机森林
多元非线性回归方程
生物活性定量预测模型
神经网络
博弈论
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于BP神经网络构建黄桃品质分析的定量模型
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作者
王琦瑗
罗煦琼
王灿
夏珏武
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机构
长沙理工大学数学与统计学院
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出处
《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》
2022年第5期12-16,共5页
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文摘
黄桃品质决定了黄桃的价格,现如今多通过人工判断黄桃品质,进而决定采摘时机和上市时间,这样的方式耗时耗力,效率不高。本文试图通过BP神经网络、聚类算法和Logistic回归算法等机器学习技术构建黄桃品质分析的定量模型,以提高黄桃品质分析的效率。仿真实验中首先对数据进行预处理;然后采用K均值聚类算法对人工评分和机械指标中评判指标进行聚类降维,把12个指标聚类为4个不同的簇类,即带皮硬度、TSS、色泽、香(芳香);最后利用BP神经网络构建主要变量与黄桃品质之间的联系,为了让商家能更直观的判断黄桃品质,使用Logistic模型进行预测。
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关键词
BP神经网络
K-MEANS聚类算法
二分类Logsitic模型
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分类号
TS262.61
[轻工技术与工程—发酵工程]
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