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SVM回归法在佛手精油β-环糊精包合工艺优化中的应用
被引量：
1
1
作者
邓刚
许杭琳
+1 位作者
焦聪聪
朱
程华
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期59-63,共5页
采用了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归方法对佛手精油β-环糊精包含物制备的工艺条件进行了预测及优化。通过正交试验为构建SVM回归模型提供了基础数据,并运用交叉验证对模型参数进行了优化。回归结果显示,回收率SVM模型(MSE=0....
采用了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归方法对佛手精油β-环糊精包含物制备的工艺条件进行了预测及优化。通过正交试验为构建SVM回归模型提供了基础数据,并运用交叉验证对模型参数进行了优化。回归结果显示,回收率SVM模型(MSE=0.003,R2=0.958 1)和包埋率SVM模型(MSE=0.007,R2=0.900 8)得到的回归预测值和试验测定值拟合良好,两者相对误差小于0.1%的回归值比例分别为100%和88.0%,表明SVM回归法可精确地预测挥发油β-环糊精包含物制备工艺状况,从而获取更为可靠的最优化工艺条件。
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关键词
支持向量机回归
佛手精油
Β-环糊精
下载PDF
职称材料
题名
SVM回归法在佛手精油β-环糊精包合工艺优化中的应用
被引量：
1
1
作者
邓刚
许杭琳
焦聪聪
朱
程华
机构
浙江师范大学化学与生命科学学院
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期59-63,共5页
基金
国家自然科学基金(21006098)
文摘
采用了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归方法对佛手精油β-环糊精包含物制备的工艺条件进行了预测及优化。通过正交试验为构建SVM回归模型提供了基础数据,并运用交叉验证对模型参数进行了优化。回归结果显示,回收率SVM模型(MSE=0.003,R2=0.958 1)和包埋率SVM模型(MSE=0.007,R2=0.900 8)得到的回归预测值和试验测定值拟合良好,两者相对误差小于0.1%的回归值比例分别为100%和88.0%,表明SVM回归法可精确地预测挥发油β-环糊精包含物制备工艺状况,从而获取更为可靠的最优化工艺条件。
关键词
支持向量机回归
佛手精油
Β-环糊精
Keywords
support vector machine regression
bergamot essential oil
β-cyclodextrin
分类号
TS202.3 [轻工技术与工程—食品科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVM回归法在佛手精油β-环糊精包合工艺优化中的应用
邓刚
许杭琳
焦聪聪
朱
程华
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
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参考文献
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