优化的径向基2循环子空间网络为药物定量构效关系建模

    李 剑 陈德钊

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    吴晓华 叶子清

    (浙江大学化工系仿真中心,杭州310027)

    摘 要 径向基2循环子空间回归(RBF2CSR)网络,保留了径向基2偏最小二乘(RBF2PLS)网络的优点,且可

    在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题。对此,本研究兼顾网络模型的拟

    合与预测性能,采用具有高效全局搜优能力的优进遗传算法( EGA)优化网络参数,构建为EGA2RBF2CSR方

    法,并将其成功应用于苯乙酰胺类除草剂的构效关系(QSAR)建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建

    模型具有良好的预报性能和稳定性,并优于其他方法。

    关键词 径向基网络,遗传算法,优进策略,循环子空间回归,定量构效关系,参数优化

    2004204206收稿; 2004207220接受

    本文系国家自然科学基金(No. 20276063) ,浙江省重点科技(No. 2004C21054)和杭州市科技(No. 2003131B07)资助项目

    1 引 言

    药物定量构效关系(QSAR)研究药物生理活性和分子结构参数间的量变规律,为其建立模型,可预

    测未知化合物的活性,探讨药物机理,指导新药设计。早期QSAR建模方法大多为线性的,或进行较简

    单的非线性处理,此后采用神经网络,以拟合非线性连续函数[ 1 ] 。

    径向基函数网(RBFN)具有很强的非线性拟合能力和良好的稳定性。但其设计与训练较为困难,径向基2循环子空间回归(RBF2CSR)模型较好地解决了部分难题[ 2 ] 。本研究将以拟合和预报性能为目

    标,采用基于优进策略的遗传算法( EGA) [ 3 ]优化RBF2CSR模型参数,并将其应用于苯乙酰胺类除草剂

    QSAR的建模,取得了良好的效果。

    2 EGA2RBF2CSR方法的设计

    2. 1 RBF2CSR方法简介

    图1 径向基网的结构

    Fig. 1 Architecture of radial basic func2

    tion networks (RBFN)

    RBFN的结构如图1示。第i个输入向量x( i)传至第j个隐节

    点,经活化后输出为:

    a( i)

    j = exp ( - ‖x( i) - cj ‖/σ2

    j ) (1) ......