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多环芳烃若干环化指标与分子几何参数的关系 被引量：10
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作者 陈念贻 陆文聪 +2 位作者 刘旭 叶晨洲 李国正 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期749-751,共3页
支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法。本工作中应用支持向量回归算法和多环芳烃分子的环数、分子宽度、长度、体积、顶联接指数和边联接指数等几何参数作数据挖掘,总结了多... 支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法。本工作中应用支持向量回归算法和多环芳烃分子的环数、分子宽度、长度、体积、顶联接指数和边联接指数等几何参数作数据挖掘,总结了多环芳烃在空气-正辛醇分配比、多环芳烃在土壤中吸附参数、多环芳烃的生物浓度因子与分子几何参数关系的数学模型。用留一法证明:数学模型的预报可靠性较PLS算法建立的数学模型略优。 展开更多
关键词 分子几何参数 多环芳烃 环化指标 支持向量回归 数学模型 统计学习理论
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