【摘 要】
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为研究药物构效关系积累样本数据的过程中，需为小样本建模。此时较易造成过拟合，影响模型的预测性能和稳定性。为此可用偏最小二乘（PLS）法从样本数据中成对地提取最优成分，消除自
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为研究药物构效关系积累样本数据的过程中，需为小样本建模。此时较易造成过拟合，影响模型的预测性能和稳定性。为此可用偏最小二乘（PLS）法从样本数据中成对地提取最优成分，消除自变量间的复共线性，并有效的降维，然后应用最小二乘支持向量机对成对成分进行非线性回归，并以基于误差修正的策略调整，使之更有效地表达自、因变量间的非线性关系。由此构建为EB—LSSVM—PLS算法，所建模型的预报精度高，稳定性良好。将其应用于新型黄烷酮类衍生物的QSAR建模，效果令人满意，其泛化性能优于其它方法。
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