支持向量回归方法在定量构效关系中的应用

第一章 绪论	第1-10页
·选题的背景	第7-8页
·本文内容	第8-10页
第二章 定量构效关系常规方法简介	第10-23页
·定量构效关系的发展及特点	第10-11页
·定量构效关系的常用方法	第11-23页
·预测参数值的方法	第12-21页
·定量构效关系中的多元线性回归方法	第12-15页
·定量构效关系中的前馈神经网络方法	第15-21页
·分类方法	第21-23页
·最邻近距离法	第21-22页
·其它分类方法	第22-23页
第三章 支持向量机	第23-34页
·统计学习理论与支持向量机	第23-24页
·最优分类面	第24-30页
·核函数与支持向量机	第30-33页
·支持向量机与传统方法	第33-34页
第四章 支持向量回归方法及实现技术	第34-38页
·支持向量回归方法	第34-36页
·支持向量回归方法的实现技术	第36-38页
第五章 支持向量回归方法在定量构效关系中的应用	第38-44页
·定量构效关系样本形式	第38页
·定量构效关系样本数据的预处理	第38-39页
·支持向量回归方法预测芳烃化合物生物降解度	第39-41页
·支持向量回归方法预测喜树碱化合物抗肿瘤活性	第41-44页
第六章 结论与展望	第44-46页
·总结	第44页
·进一步的工作	第44-46页
·完善定量构效关系样本数据	第44-45页
·完善支持向量回归方法	第45-46页
参考文献	第46-48页
摘要	第48-50页
Abstract	第50-53页
致谢	第53-54页
导师及作者简介	第54页