国家自然科学基金(30271547)
- 作品数：6 被引量：11H指数：2
- 相关作者：程文堂徐亮杜世清梁静徐冰更多>>
- 相关机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学化学工程医药卫生一般工业技术更多>>
- 机器学习算法在药物专利分类中的应用研究被引量：6
- 2007年
- 为实现药物专利的自动分类,本文结合药物专利的特点,研究了机器学习算法如何应用于药物专利分类。将2000余份药物专利按疗效分类,选取其中五类作为训练样本,对每一类提取特征文本,利用向量空间模型将非结构化的文本数字化,用支持向量机、Naive Bayes、RBFNetwork三种机器学习算法,分别测试专利样本的分类,使用5重交叉验证比较了三种算法的查准率(precision)和召回率(recall),结果表明支持向量机的分类效果最好。将机器学习算法应用于药物化学专利分类,有助于提高药物化学专利信息检索的效率。
- 梁静徐亮程文堂
- 关键词：药物专利文本分类支持向量机信息检索
- 分子骨架在族性结构处理中的应用研究(英文)
- 2006年
- 利用计算机表示、存储和匹配族性结构面临的一个难题是如何将族性结构展开到一个合适的程度,既能避免过度枚举又包含族性结构应有的信息,本文根据族性结构特点,设计了一个程序用来提取族性结构中的环和环之间的连接片段,然后生成族性结构的分子骨架及相应的还原图,利用SMILES线性编码存储族性结构主要信息,避免了大部分的枚举。
- 杜世清徐亮程文堂
- 关键词：计算机结构面
- SMILES扩展算法及其在族性结构处理中的应用
- 2006年
- 目前在所建立的族性结构检索系统中一般包括两个步骤，即族性结构的拆分和还原图（Reduced Graph）的生成。本文在分析SMILES线性编码算法的基础上，通过扩展其算法快速简单地实现了上述两个过程，将SMILES线性编码的使用范围扩展到族性结构研究领域，结合具体实例说明了SMILES线性编码在处理族性结构信息中的应用。
- 徐冰徐亮王艳杜世清程文堂
- 确定化学结构族性化处理方法研究被引量：5
- 2005年
- 本文提出了一种用确定化学结构检索族性化学结构的方法。利用SMILES线性编码对环原子的识别能力首先将一个确定化学结构拆分成两部分:Ring和Fragment,然后根据Ring和Fragment族性属性描述分别族性化,最后将族性化表示的结构片断重新组装成一个族性化学结构。
- 徐亮程文堂
- 基于GSCCT的族性化学结构筛选方案
- 2004年
- 以处理族性结构信息的计算机表达式—族性结构紧缩关联表(Generic Structure Compact Connection Table,GSCCT)为基础,拟定了一套检索族性结构的筛选策略,即从GSCCT 表中提取出主干环节点的预筛选方案。GSCCT 表包含主干结构节点和叶结构节点,主干节点又分为环节点和非环节点两部分。叶结构节点中含有环节点时,将其提升为主干环节点。该结构匹配方法与传统的在原子节点层次上的算法不同,是在紧缩节点的层次上提取关键信息,即提取族性结构中的主要信息-环结构信息(或称指纹信息)进行预筛选,先不考虑非环节点和叶节点,以避免大量枚举。文中详细介绍了筛选思路和筛选功能的实现过程。
- 雷春雨程文堂徐军俞飞白
- 药物化学专利中族性结构的数字编码研究被引量：2
- 2004年
- 在利用SMILES 线性编码首先将化学结构拆分成Ring 和Fragment 然后根据各自的属性分别族性化表示的基础上,不考虑结构的具体连接关系,对Ring 和Fragment 按照预定义的优先次序进行数字编码,以数字编码描述的族性结构还可以进一步族性化处理得到二级数字编码,编码过程由程序自动完成,使得提问结构式和数据库存储的专利结构的数字编码保持一致,可应用于由确定结构检索族性结构的系统之中。
- 徐亮程文堂
