【摘 要】
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李群机器学习(LML)既继承了流形学习的优点,又充分利用了李群的代数结构和几何结构的数学本质,自提出以来就引起了许多研究者的关注。本文是在李群机器学习的理论框架上,以李
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李群机器学习(LML)既继承了流形学习的优点,又充分利用了李群的代数结构和几何结构的数学本质,自提出以来就引起了许多研究者的关注。本文是在李群机器学习的理论框架上,以李群机器学习的代数模型、几何模型、公理系统为基础作进一步研究,给出了李群机器学习覆盖算法,并将李群机器学习引入到药物分子设计领域,应用在药物构效关系模型和分子对接模型中,通过实例应用为提出的新算法找到了应用背景。由此可以看出,本文的特色主要体现在以下几个方面:1.给出了李群机器学习中群的线性表示、覆盖群等相关理论;2.给出了李群机器学习覆盖算法,包括单连通覆盖算法、通用覆盖群求解算法和多连通覆盖算法;3.给出了覆盖算法在计算机辅助药物分子设计的应用,包括构效关系模型、药物分子对接。
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