Xây dựng cấu trúc phân tử bằng thuật toán kết hợp K-Nearest Neighbor và cây tìm kiếm K-Dimension

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nguyễn Trương Thành Hưng, Trương Thị Cẩm Mai

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Khoa học ( Đại học Quy Nhơn), 2022

Mô tả vật lý: 71-85

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 386100

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Việc xây dựng các đặc tính và cấu trúc phân tử đóng một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như khoa học vật liệu, cảm biến, công nghệ nano, thiết kế và khám phá thuốc. Tuy nhiên, việc xây dựng cấu trúc phân tử trên một tập dữ liệu thô, tập dữ liệu bị nhiễu và thiếu thông tin, là một nhiệm vụ đầy thách thức nhưng rất quan trọng. Thuật toán phân loại K-Nearest Neighbors (KNN) là một thuật toán lazy learning, có xu hướng tìm kiếm các điểm gần nhất cho một mục tiêu trong toàn bộ tập huấn luyện. Tuy nhiên, quá trình dự đoán của KNN khá mất thời gian. Trong khi thuật toán cây tìm kiếm K-Dimension (K-D tree) là một cây nhị phân đa chiều, có cấu trúc lưu trữ cụ thể để biểu diễn dữ liệu huấn luyện một cách hiệu quả về mặt thời gian. Từ các khía cạnh trên, trong bài báo này, chúng tôi đã thử nghiệm và đề xuất một phương pháp gọi là thuật toán cây tìm kiếm KNN-KD để xử lý tập dữ liệu thô về cấu trúc phân tử bằng cách kết hợp các ưu điểm của KNN và cây K-D.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR