沈杰
- 作品数：5 被引量：13H指数：2
- 供职机构：华东理工大学药学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程理学更多>>
- 一种基于化合物子结构模式识别的分类预测方法
- ＜正＞化合物分类预测是化学信息学和药物设计研究中非常重要的方法。其目的是根据化合物的已知结构特征,预测未知的性质。特别是在化合物药代动力学性质和毒性预测方面,分类
- 沈杰李卫华唐赟
- 关键词：支持向量机信息增益
- 文献传递
- 基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析被引量：10
- 2010年
- 在CPU串行运算模式下实现大规模矩阵求逆是一个非常耗时的过程。为了解决这一问题,基于NVIDIA公司专为GPU(图形处理器)提供的CUDA(计算统一设备架构),从新的编程角度出发,利用GPU多线程并行处理技术,将矩阵求逆过程中大量的数据实现并行运算,从而获得了较大的加速比。同时,根据程序的执行结果,分析了GPU的单精度与双精度的浮点运算能力及其优、劣势。最后,通过分析数据传输时间对GPU性能的影响,总结出适合GPU的算法特征。
- 刘丽沈杰李洪林
- 关键词：CPU矩阵求逆
- 一种基于化合物子结构模式识别的分类预测方法
- 沈杰李卫华唐赟
- 关键词：支持向量机信息增益
- 靶向RNA的分子对接软件评估
- 李耀宗沈杰孙宪强李卫华刘桂霞唐赟
- 有机化合物的陆地和水生环境毒性的计算机预测研究(英文)被引量：3
- 2010年
- 采用子结构模式识别结合 5 种机器学习方法( 包括支持向量机、C4. 5决策树、k-最近邻法、随机森林法、和朴素贝叶斯法) ,分别构建了有机化合物对水生和陆地环境毒性评价的两个重要生物靶标——呆鲦鱼( Fathead minnow) 和蜜蜂毒性的定性分类和定量回归预测模型。所有模型均通过独立测试集验证。其中,利用支持向量机分类算法得到的分类模型对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的整体预测准确度分别达到 95. 9% 和 95. 0% 。采用支持向量机回归算法得到的回归模型,对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的预测相关系数的平方( R2) 分别达到 0. 878 和 0. 663。最后,通过信息熵分析的方法,确定了一批能够代表性地表征呆鲦鱼和蜜蜂毒性的子结构模式,包括 1,2-二酚、二烷基硫醚、二芳香醚和磷酸衍生物等。提出的方法为有毒化学品的生态风险评价提供了一种非常好的评价策略和可靠的工具。
- 程飞雄沈杰李卫华Philip W.LEE唐赟
- 关键词：信息熵支持向量机
