«Нечеткое» прогнозирование свойств химических соединений

Работа посвящена актуальной задаче хемоинформатики – задаче «структура – свойство». Задача «структура – свойство» является задачей распознавания образов и состоит в предсказании свойств химических соединений по их структуре. В работе предложен новый подход к анализу матрицы «молекула – дескриптор», основанный на нечёткой кластерной структуре обучающей выборки. Для моделей «структура – свойство» вводятся области допустимых М-графов, что позволяет сократить число заведомо ложных прогнозов и отделить использование моделей от ее разработчиков. Введено специальное пространство дескрипторов для построения «быстрых» правил отказа от прогноза. Рассматривается оптимизация классифицирующей функции по параметрам нечёткой кластеризации. Построены прогнозирующие модели с высоким качеством прогноза, основанные на предложенном подходе. Проведено сравнение моделей, показывающее эффективность описанных методов. Работа поддержана Российским Фондом Фундаментальных Исследований (РФФИ) по гранту №07-07-00282. Книга предназначена для широкого круга специалистов, студентов и аспирантов, работающих в областях хемоинформатики и математических методов распознавания образов.