聚乳酸-乙醇酸共聚物微米与纳米粒子溶解速率的降维与函数逼近
定量方法
2017-05-22 v1
摘要
聚乳酸-乙醇酸共聚物 (PLGA) 微米和纳米粒子溶解速率的预测在制药和医疗行业中发挥着重要作用。PLGA 溶解速率的预测对于药物制造至关重要。因此，一个能够预测 PLGA 溶解速率的模型将大有裨益。PLGA 的溶解受众多因素（特征）影响，统计已知特征可得到一个包含 300 个特征的数据集。如此庞大的特征数量以及数据集内的高冗余度使得预测任务非常困难且不准确。在本研究中，我们应用降维技术以简化任务并消除不相关和冗余的特征。由多种回归算法构成的异构池被独立测试和评估。此外，还测试了多种集成方法以提高预测精度。实验结果表明，所提出的进化加权集成方法具有最低的误差范围，且显著优于单个算法及其他集成技术。
引用
@article{arxiv.1705.06817,
title = {Dimensionality reduction, and function approximation of poly(lactic-co-glycolic acid) micro- and nanoparticle dissolution rate},
author = {Varun Kumar Ojha and Konrad Jackowski and Ajith Abraham and Václav Snášel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06817},
year = {2017}
}