检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:丁亚平[1] 陈念贻 吴庆生[2] 李国正[3] 杨杰[3]
机构地区:[1]上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海200436 [2]同济大学化学系,上海200092 [3]上海交通大学图象及模式识别研究所,上海200030
出 处:《计算机与应用化学》2002年第6期752-754,共3页Computers and Applied Chemistry
基 金:国家自然科学基金(20175013);上海市高校科技发展基金(01A17)
摘 要:分析化学中传统的多元校正通常采用线性回归或人工神经网络算法。但线性回归不能适应实测数据或多或少的非线性,而人工神经网络又有过拟合弊病造成误差。为此我们提出用新发展的既能处理非线性数据,又能限制过拟合的支持向量机算法。本文首次提出导数光谱-支持向量回归法。该法用于NO_3^--NO_2^-体系的同时测定解得的浓度平均相对误差在±82%,明显好于ANN法(±9.15%)和线性回归法(±11.5%)。这表明支持向量机算法在分析化学的校正技术中是有用的。Linear regression and artificial neural network are usually used in the multivariate calibration work in analytical chemistry. But linear regression is difficult to fit the nonlinearity of experimental data, while ANN method often exhibits overfitting. Both of these problems may lead to errors in computation. Therefore, a new method, support vector regression, which can fit nonlinear data and can depress overfitting at the same time, is first applied to multivariate calibration for derivative spectrum of NO3- - NO2- system. The relative analyzing errors are within ± 8.2% . It is lower than the error by ANN( ±9.15%) or linear regression( ±11.5%). So it appears that this new method is useful for calibration work in analytical chemistry.
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