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J-GLOBAL ID：201202233604792977   整理番号：12A0777895

有機化合物の気体-水溶媒和エンタルピーのサポートベクターマシンを利用する予測

Prediction of gas to water solvation enthalpy of organic compounds using support vector machine

著者 (3件)： DASHTBOZORGI Zahra (Young Researchers Club, Central Tehran Branch, Islamic Azad Univ., Tehran, IRN) ,  GOLMOHAMMADI Hassan (Dep. of Chemistry, Shahr-e-Rey Branch, Islamic Azad Univ., Tehran, IRN) ,  ACREE William E. (Dep. of Chemistry, Univ. of North Texas, P.O. Box 305070, Denton, TX 76203-5070, USA)
資料名： Thermochimica Acta  (Thermochimica Acta)
巻： 539  ページ： 7-15  発行年： 2012年07月10日 
JST資料番号： E0350C  ISSN： 0040-6031  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 種々の有機化合物の物理化学的記述子に基づくgas-to-water溶媒和エンタルピーの予測のための定量的構造-物性関係(QSPR)モデルを開発した。遺伝的アルゴリズム(GA)特性選択法によって選択された6種の分子記述子を入力データとして用い,部分最小自乗(PLS),人工神経回路網(ANN),及びサポートベクターマシン(SVM)の研究を行った。PLS,ANN,及びSVMによる溶媒和エネルギーの予測値と実験値との間の相関係数(R)は,それぞれ0.935,0.990,及び0.993であった。この結果は,SVMによるΔH_Solvの算出値が実験値とよく一致し,SVMモデルの性能が,PLSとANNモデルと同等,又はすぐれていることを実証した。このことは,SVMが定量的構造-物性関係(QSPR)研究のためのモデル化の代替手段として利用できることを示唆する。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *有機化合物 ,  *溶媒和 ,  *エンタルピー ,  *予測技法 ,  定量的構造活性相関 ,  遺伝的アルゴリズム ,  部分最小二乗法 ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング

分類 (2件)： 溶液論一般  (CB05010Z) ,  化合物の化学熱力学(混合系)  (CB02033Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 有機化合物 ,  気体 ,  水 ,  溶媒和 ,  エンタルピー ,  サポートベクターマシン ,  予測