基于核主成分與支持向量機(jī)的體內(nèi)藥物代謝預(yù)測(cè).pdf

1、藥物體內(nèi)清除率的預(yù)測(cè)，不僅可以減少臨床實(shí)驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)與代價(jià)，更可以實(shí)現(xiàn)新藥的快速批量篩選，對(duì)新藥開(kāi)發(fā)過(guò)程縮短研發(fā)周期，減少研發(fā)費(fèi)用和降低研發(fā)代價(jià)等有著重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文采用了核主成分分析算法和支持向量機(jī)算法對(duì)藥物體內(nèi)清除率進(jìn)行建模分析。核主成分分析是非線性主成分提取中的一項(xiàng)新技術(shù)，在特征提取，噪聲處理上有很好的應(yīng)用。支持向量機(jī)對(duì)小樣本問(wèn)題的模式識(shí)別，函數(shù)逼近等也有良好的效果。本文內(nèi)容主要分四個(gè)部分：
　　 第一部分：在閱讀了

2、國(guó)內(nèi)外大量的文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)藥物體內(nèi)清除率預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀作了詳細(xì)的介紹。另外也對(duì)核主成分算法和支持向量機(jī)的特點(diǎn)簡(jiǎn)單的做了描述。
　　 第二部分：對(duì)藥物體內(nèi)清除率的體內(nèi)外模型進(jìn)行了仔細(xì)的研究，并針對(duì)各種藥物體內(nèi)預(yù)測(cè)模型的特點(diǎn)以及核主成分分析算法和支持向量機(jī)算法的特點(diǎn)，選擇了體外肝微粒體實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為模型的輸入?yún)?shù)來(lái)源。
　　 第三部分：對(duì)核主成分分析算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并針對(duì)其在處理小樣本問(wèn)題時(shí)易受極值點(diǎn)干擾的問(wèn)

3、題，提出了一種加權(quán)函數(shù)的核主成分分析算法。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的算法對(duì)干擾點(diǎn)有很好的魯棒性。另外，對(duì)誤差函數(shù)的理論分析表明，該算法能夠很好的解決迭代誤差收斂性問(wèn)題。之后，又用改進(jìn)的核主成分算法對(duì)肝微粒實(shí)驗(yàn)的體外實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，采用基于距離的改進(jìn)核主成分分析算法進(jìn)行二維主成分提取，能夠有效的對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行酸堿性分類(lèi)。
　　 第四部分：首先對(duì)支持向量機(jī)算法做了比較詳細(xì)分析和推導(dǎo)。然后用核主成分算法得到的二維主成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行藥物