支撑向量机在多元校订、QSAR及化学模式辨认研究中的利用

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支撑向量机在多元校订、QSAR及化学模式辨认研究中的利用

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毕业论文范文题目：支撑向量机在多元校订、QSAR及化学模式辨认研究中的利用，论文范文关键词：支撑向量机在多元校订、QSAR及化学模式辨认研究中的利用
支撑向量机在多元校订、QSAR及化学模式辨认研究中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：化学计量学是一门结合了数学、统计学跟打算机科学的新兴穿插学科,它对化学实验数据存在很强的处理才能跟发掘才能。作为一种近年来正逐步得以广泛利用的新兴计量学方法,支撑向量机(supportvectormachine,SVM)方法,是一种基于构造危险最小化的新算法。SVM不同于采取教训误差最小化标准的、以误差反向传播(backpropagationneuralnetworks,BPN)算法为代表的人工神经网络方法,它可（略..）能在很大程度上避免BPN算法利用过程中存在的“过学习(over-fitting)”问题;通过选用不同的核函数可能寻找出空间最优平面,以期避免信息的丧失,获得更为坚固、更为正确的成果。SVM方法正在包含多元辨别跟校订分析跟模式分类研究等范畴中逐步得以利用,也有望在数据处理跟分析任务愈来愈沉重的古代分析科学中发挥它的踊跃作用。本论文就从多元混淆体系的同时定量分析,定量构效研究跟模式辨认研究三个方面对支撑向量机进行（此处忽略..）了利用研究,具体内容如下:对多元混淆体系的定量分析,常须要花费大量的时光跟精力在多组分的预分别,借助化学计量学手段则可较简单的实现复杂多组分的同时直接测定。咱们将支撑向量机利用于处理混淆重金属离子的紫外-可见分光光度图谱、芦丁跟抗坏血酸混淆体系的紫外-可见分光光度图谱及微分脉冲伏安图谱以及多种混淆氨基酸的拉曼图谱。实验跟打算表明,支撑向量机方法能很好地提取从混淆图谱中得到的信息进行解析,建模跟预报的成果较（文章此处忽略..）BPN更为正确。原子光谱的电子组态通常是根据谱线的能级、强度、同位素位移、塞曼效应等测量数据进行断定,或者利用量子实际打算来指认。但因为光谱的复杂性,也有某些高激发态的原子光谱所属的电子组态难于断定。固然已有学者采取传统的化学计量学方法进行了初步研究,但仍存在很多未知样本无奈预报跟预报含混的情况。因此,尝试采取支撑向量机预报CmII、PuI、UI的未知组态。打算成果表明,绝对传统化学模式辨认方法,支撑向量（本文此处忽略..）机更全面、更正确地预报了未知组态;同时在各个方法的预报成果对比后,加强阐明了支撑向量机的可托性。氨基酸(aminoacid)环保无毒害,存在抗缓蚀效力,使其成为幻想的抗缓蚀剂,但其缓蚀效力的原理通常是通过教训总结的方法来进行阐明的,鉴于化学计量学在定量构校中的广泛利用,采取支撑向量机方法树破了氨基酸的缓蚀效力与其物性参数跟构造量化参数间的定量关联,从而为摸索氨基酸的缓蚀机理提供一种思路。

以上为本篇毕业论文范文支撑向量机在多元校订、QSAR及化学模式辨认研究中的利用的介绍部分。

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