应用LS-SVMs进行药品成分浓度分析  

Application of LS-SVMs in Medicine Composition Concentration Analysis

作　　者：郭新辰[1] 庄秋[1] 徐纯森[1] 

机构地区：[1]东北电力学院数理科学院,吉林吉林132012

出　　处：《东北电力学院学报》2004年第6期43-45,55,共4页Journal of Northeast China Institute of Electric Power Engineering

摘　　要：提出了基于最小二乘支撑向量机 (LS SVMs)的药品成分浓度分析方法。分析讨论了LS SVMs中参数的选择对其性能所起的重要作用。通过算例验证了LS SVMs回归分析比多元线性回归(MLR)有着更好的泛化能力 ,回归精度得到了明显的提高。本文的结果说明使用LSa method of medicine composition concentration analysis is presented.Based on least square support vector machines (LS-SVMs).The importance of the choice of the hyperparameters to the performance is also examined.The results show that the proposed method can obtain high quality precision compared with multiple linear regression in the generalization and is an efficient approach to regression estimates.

关 键 词：LS SVM 支撑向量机 泛化能力 算例 验证 最小二乘 浓度分析 成分 性能 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化] TQ151.2[化学工程—电化学工业]