ИСТИНА

Продолжено моделирование зависимостей <структура-свойство> для гибких молекул. Признаковые пространства, в которых проводится описание молекул - структурные спектры помеченных графов, - формируются автоматически. Тип признакового пространства определяется уровнем детализации представления структуры. Исследована прогностическая способность двух типов классифицирующих функций - линейной и статистического взвешенного голосования, - примененных к таблицам "молекула-признак", которые описывали как топологическое, так и пространственное представление молекул обучающей структурной БД(СБД). Трехмерные формы молекул были расчитаны для химических структур, обладающих: анти-ВИЧ активностью, антималярийной активностью и мускусным запахом. Для каждого вида активности сопоставлялись компьютерные модели классификации свойства: линейные модели, формируемые эволюционным алгоритмом, и модели взвешенного статистического голосования. Показано, что обе модели на одних и тех же признаковых пространствах дают сопоставимые (по прогностическому качеству) результаты для биологической активности. Программно реализован генетический алгоритм поиска метрик, для которых верна гипотеза компактности распознавания образов. Вычислительные эксперименты подтвердили сходимость генетического алгоритма.