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基于支持向量回归的生物测定数据分析
被引量：
4
1
作者
王志明
谭显胜
+1 位作者
周玮
袁哲明
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1436-1441,共6页
生物测定是生物学、医学、毒理学的重要内容与基础。常用的定量生物测定数据分析方法时间-剂量-死亡率模型(TDM)不能对复杂生测数据建立统一模型,信息利用不充分。本文基于支持向量回归(SVR),提出了一种能对不同供试因子、不同供试对象...
生物测定是生物学、医学、毒理学的重要内容与基础。常用的定量生物测定数据分析方法时间-剂量-死亡率模型(TDM)不能对复杂生测数据建立统一模型,信息利用不充分。本文基于支持向量回归(SVR),提出了一种能对不同供试因子、不同供试对象和不同环境条件下复杂生测数据统一建模的新方法。14个简单生测数据和2套复杂生测数据的对比分析结果表明,SVR模型拟合与留一法预测精度均优于TDM模型,估计的LD50和LT50等指标更为可信。SVR模型有望作为TDM模型的有益补充,在定量生物测定数据分析中得到广泛应用。
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关键词
时间-剂量-死亡率模型
互补重对数模型
支持向量回归
留一法
生物测定
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职称材料
题名
基于支持向量回归的生物测定数据分析
被引量：
4
1
作者
王志明
谭显胜
周玮
袁哲明
机构
湖南农业大学生物安全科学技术学院
湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室
湖南农业大学理学院
出处
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1436-1441,共6页
基金
湖南省杰出青年基金(10JJ1005)
湖南省教育厅青年基金(05B025)
+1 种基金
湖南省教育厅科研项目(09C514)
湖南省高校科技创新团队项目
文摘
生物测定是生物学、医学、毒理学的重要内容与基础。常用的定量生物测定数据分析方法时间-剂量-死亡率模型(TDM)不能对复杂生测数据建立统一模型,信息利用不充分。本文基于支持向量回归(SVR),提出了一种能对不同供试因子、不同供试对象和不同环境条件下复杂生测数据统一建模的新方法。14个简单生测数据和2套复杂生测数据的对比分析结果表明,SVR模型拟合与留一法预测精度均优于TDM模型,估计的LD50和LT50等指标更为可信。SVR模型有望作为TDM模型的有益补充,在定量生物测定数据分析中得到广泛应用。
关键词
时间-剂量-死亡率模型
互补重对数模型
支持向量回归
留一法
生物测定
Keywords
Time-dose-mortality
model
（TDM）
complementary log-log model （cll）
support vector regression
Leave-One-Out method
bioassay
分类号
Q965 [生物学—昆虫学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于支持向量回归的生物测定数据分析
王志明
谭显胜
周玮
袁哲明
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
4
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