Browsing by Author "Tung, Ching-Hua"

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    以機器學習方法預測溶劑對其有機螢光分子之放光波長
    (2023) 董景華; Tung, Ching-Hua
    在19、20世紀，定量構效關係之方法逐漸發展，以機器學習方法對於預測化學分子的生物活性、藥物性質等的研究也與日俱增。許多軟體可以用於計算分子描述符，描述符為用於表示分子的物理化學性質。透過機器學習方法，我們可以預測有機螢光分子之放光波長，對於不同分子描述符以及溶劑效應之影響。本研究中，為使用SKlearn作為機器學習的方法。並使用線性迴歸、LASSO、隨機森林三種不同的迴歸方法訓練模型，且搭配K-means分群法及聚合階層式分群法來探討其模型訓練之表現。對於11146種SMILES分子，加入8種溶劑描述符後，以隨機森林迴歸方法進行模型訓練，或基於K-means分群及LASSO迴歸方法進行隨機森林迴歸方法之模型訓練，亦或是基於沃德法及LASSO迴歸方法進行隨機森林迴歸方法之模型訓練。其R^2分別有0.01至0.02的不等提升，且分別在各模型之重要性特徵，8種溶劑描述符有包含在其中，且有與共軛π鍵相關的描述符，對於預測放光波長有顯著的貢獻，與參考文獻結果具一致的解釋性。