ISSN: 2157-7064
Zhang X, Shi L, Ding L, Sun Z, Song L, Qu H et Sun T
La programmation de l'expression génétique (GEP) est un nouvel algorithme génétique, une méthode de recherche aléatoire stable et hautement efficace. Nous utilisons le GEP pour créer des modèles de relation quantitative structure-rétention (QSRR) pour une série de composés organiques contenant de l'oxygène d'indice de rétention GC, et comparons les résultats prédictifs avec le réseau neuronal artificiel (ANN) et la régression linéaire multiple (MLR). Le coefficient de corrélation sur la colonne OV-1 est de 0,9919, 0,9891 et 0,9911 pour le GEP, l'ANN et la MLR respectivement, sur la colonne SE-54 il est de 0,9955, 0,9892 et 0,9917. Il est démontré que les résultats prédits par le GEP sont en bon accord avec les résultats expérimentaux, meilleurs que ceux de l'ANN et de la MLR.