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支持向量回归（SVR）存在诸多缺陷。本文基于均方误差（MSE）最小原则与留一法发展了自动筛选最优核函数与自变量的方法，对SVR进行了改进并构建了SVR的基本应用模型，该模型有效性在定量构效关系（QSAR）研究中得到验证。
支持向量回归的改进及其在QSAR中的应用
【摘 要】
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支持向量回归（SVR）存在诸多缺陷。本文基于均方误差（MSE）最小原则与留一法发展了自动筛选最优核函数与自变量的方法，对SVR进行了改进并构建了SVR的基本应用模型，该模型有效性在定量
【机 构】
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湖南农业大学信息科学技术学院,湖南农业大学生物安全科学技术学院
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2009年9期
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