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QSPR中变量选择和建模算法的研究进展
1
作者
马倩
宋项宁
+5 位作者
苑媛
万可风
杜红岩
张宏哲
郭亚逢
张金梅
《化学研究与应用》
北大核心
2025年第3期513-523,共11页
为满足大量化学品危险特性的评价需要,定量结构-性质关系(QSPR)在化学品安全领域的研究与应用得到了迅猛发展。QSPR研究的发展侧重模型预测能力或注重机理解释,都要依靠计算方法的不断优化来提高模型的拟合能力、预测能力、稳定性或处...
为满足大量化学品危险特性的评价需要,定量结构-性质关系(QSPR)在化学品安全领域的研究与应用得到了迅猛发展。QSPR研究的发展侧重模型预测能力或注重机理解释,都要依靠计算方法的不断优化来提高模型的拟合能力、预测能力、稳定性或处理复杂混合物的能力等。本文综述了QSPR研究在化学品危险特性评价中的发展,特别是特征描述符选择算法、建模算法和基于图神经网络的深度QSPR的技术原理与应用实践。
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关键词
定量结构-性质关系
化学品安全
特征选择
机器学习
图神经网络
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职称材料
题名
QSPR中变量选择和建模算法的研究进展
1
作者
马倩
宋项宁
苑媛
万可风
杜红岩
张宏哲
郭亚逢
张金梅
机构
中
石化
安全
工程研究院有限
公司
化学品
安全
全国重点实验室
应急
管理
部
化学品登记中心
中国石化集团公司健康安全环保管理部
出处
《化学研究与应用》
北大核心
2025年第3期513-523,共11页
基金
中国石化科技部项目(H24009)资助。
文摘
为满足大量化学品危险特性的评价需要,定量结构-性质关系(QSPR)在化学品安全领域的研究与应用得到了迅猛发展。QSPR研究的发展侧重模型预测能力或注重机理解释,都要依靠计算方法的不断优化来提高模型的拟合能力、预测能力、稳定性或处理复杂混合物的能力等。本文综述了QSPR研究在化学品危险特性评价中的发展,特别是特征描述符选择算法、建模算法和基于图神经网络的深度QSPR的技术原理与应用实践。
关键词
定量结构-性质关系
化学品安全
特征选择
机器学习
图神经网络
Keywords
quantitative structure-property relationship
chemical safety
feature selection
machine learning
graph neural network
分类号
TQ086.5 [化学工程]
O6-04 [理学—化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
QSPR中变量选择和建模算法的研究进展
马倩
宋项宁
苑媛
万可风
杜红岩
张宏哲
郭亚逢
张金梅
《化学研究与应用》
北大核心
2025
0
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