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多环芳烃及其衍生物致癌性的支持向量机预测模型
被引量：
7
1
作者
祁正兴
印家健
+1 位作者
陆
敏
春
李梦龙
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期1213-1218,共6页
分别用支持向量分类法、Fisher法判别、K最近邻法和反向传播人工神经网络,对353种多环芳烃及其衍生物致癌性构建二分类模型,并采用留一法交叉校验作比较,所构建的支持向量机模型的误报样本数及预报准确率均高于其它3种方法.实验结果表明...
分别用支持向量分类法、Fisher法判别、K最近邻法和反向传播人工神经网络,对353种多环芳烃及其衍生物致癌性构建二分类模型,并采用留一法交叉校验作比较,所构建的支持向量机模型的误报样本数及预报准确率均高于其它3种方法.实验结果表明,支持向量机算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于多环芳烃及其衍生物致癌性的二分类和预测.
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关键词
支持向量机
多环芳烃及其衍生物
双区理论
留一法
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职称材料
基于支持向量机的炭黑工艺建模
被引量：
6
2
作者
李梦龙
刘军红
+2 位作者
黎金明
陆
敏
春
王克龙
《应用基础与工程科学学报》
EI
CSCD
2005年第1期51-57,共7页
将支持向量用于炭黑工艺建模,并与主成分回归、反向传播人工神经网络以及径向基神经网络建模方法相比较.结果表明,炭黑生产过程具有比较强的非线性,不适合用主成分回归方法建立模型,支持向量机对炭黑吸碘值和吸油值的相对预测误差分别为...
将支持向量用于炭黑工艺建模,并与主成分回归、反向传播人工神经网络以及径向基神经网络建模方法相比较.结果表明,炭黑生产过程具有比较强的非线性,不适合用主成分回归方法建立模型,支持向量机对炭黑吸碘值和吸油值的相对预测误差分别为1.62%和1.31%,所构建的模型的预测准确度明显优于反向传播人工神经网络(2.54%,1.64%),稍优于径向基神经网络(1.85%,1.38%).
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关键词
支持向量机
工艺建模
炭黑
径向基神经网络
人工神经网络
反向传播
主成分回归
建模方法
生产过程
回归方法
非线性
吸油值
吸碘值
准确度
模型
预测
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职称材料
基于支持向量机的羰基化合物红外光谱研究
被引量：
5
3
作者
谢微
李光明
+2 位作者
陆
敏
春
聂伏生
李梦龙
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第U09期113-117,共5页
设计了一个4层分等级分类系统,通过支持向量机技术对羰基化合物的红外光谱成功地进行了信息分类和提取,并与人工神经网络进行比较,结果表明:支持向量机对羰基类化合物红外光谱分类效果优于人工神经网络;另外详细探讨了表征酰胺类化合物...
设计了一个4层分等级分类系统,通过支持向量机技术对羰基化合物的红外光谱成功地进行了信息分类和提取,并与人工神经网络进行比较,结果表明:支持向量机对羰基类化合物红外光谱分类效果优于人工神经网络;另外详细探讨了表征酰胺类化合物的特征光谱峰片段对识别伯仲叔酰胺的影响,证明了酰胺的N-H伸缩振动峰对识别伯仲叔酰胺贡献最大,为构建红外光谱智能解析系统提供了定量依据。
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关键词
红外光谱
支持向量机
人工神经网络
信息提取
羰基
酰胺
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职称材料
题名
多环芳烃及其衍生物致癌性的支持向量机预测模型
被引量：
7
1
作者
祁正兴
印家健
陆
敏
春
李梦龙
机构
四川大学化学学院
出处
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期1213-1218,共6页
基金
湖南大学化学生物传感与化学计量学国家重点实验室基金资助
文摘
分别用支持向量分类法、Fisher法判别、K最近邻法和反向传播人工神经网络,对353种多环芳烃及其衍生物致癌性构建二分类模型,并采用留一法交叉校验作比较,所构建的支持向量机模型的误报样本数及预报准确率均高于其它3种方法.实验结果表明,支持向量机算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于多环芳烃及其衍生物致癌性的二分类和预测.
关键词
支持向量机
多环芳烃及其衍生物
双区理论
留一法
Keywords
Support vector machine
Polycyclic aromatic hydrocarbons and Derivatives
Di-region theory
Leave-one-out method
分类号
O64 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
基于支持向量机的炭黑工艺建模
被引量：
6
2
作者
李梦龙
刘军红
黎金明
陆
敏
春
王克龙
机构
四川大学化学学院
出处
《应用基础与工程科学学报》
EI
CSCD
2005年第1期51-57,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.29877016)
文摘
将支持向量用于炭黑工艺建模,并与主成分回归、反向传播人工神经网络以及径向基神经网络建模方法相比较.结果表明,炭黑生产过程具有比较强的非线性,不适合用主成分回归方法建立模型,支持向量机对炭黑吸碘值和吸油值的相对预测误差分别为1.62%和1.31%,所构建的模型的预测准确度明显优于反向传播人工神经网络(2.54%,1.64%),稍优于径向基神经网络(1.85%,1.38%).
关键词
支持向量机
工艺建模
炭黑
径向基神经网络
人工神经网络
反向传播
主成分回归
建模方法
生产过程
回归方法
非线性
吸油值
吸碘值
准确度
模型
预测
Keywords
Absorption
Backpropagation
Carbon black
Iodine
Neural networks
Radial basis function networks
Regression analysis
Vectors
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.73 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于支持向量机的羰基化合物红外光谱研究
被引量：
5
3
作者
谢微
李光明
陆
敏
春
聂伏生
李梦龙
机构
四川大学化学学院
出处
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第U09期113-117,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.29877016)
文摘
设计了一个4层分等级分类系统,通过支持向量机技术对羰基化合物的红外光谱成功地进行了信息分类和提取,并与人工神经网络进行比较,结果表明:支持向量机对羰基类化合物红外光谱分类效果优于人工神经网络;另外详细探讨了表征酰胺类化合物的特征光谱峰片段对识别伯仲叔酰胺的影响,证明了酰胺的N-H伸缩振动峰对识别伯仲叔酰胺贡献最大,为构建红外光谱智能解析系统提供了定量依据。
关键词
红外光谱
支持向量机
人工神经网络
信息提取
羰基
酰胺
Keywords
Infrared spectra, support vector machine, artificial neural networks, information extraction, carbonyl, amide
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多环芳烃及其衍生物致癌性的支持向量机预测模型
祁正兴
印家健
陆
敏
春
李梦龙
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005
7
下载PDF
职称材料
2
基于支持向量机的炭黑工艺建模
李梦龙
刘军红
黎金明
陆
敏
春
王克龙
《应用基础与工程科学学报》
EI
CSCD
2005
6
下载PDF
职称材料
3
基于支持向量机的羰基化合物红外光谱研究
谢微
李光明
陆
敏
春
聂伏生
李梦龙
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
5
下载PDF
职称材料
已选择
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