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有机化合物粘度的线性与非线性预测模型的构建

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摘要

用不同的模型建立了有机化合物描述符和其粘度的关系，线性模型包括偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR),非线性模型包括径向基神经网络(RBF)和支持向量机回归(SVR)。研究结果表明：各种不同的模型都可以很好的建立粘度与其描述符的定量关系，支持向量机回归可以达到更小的预测误差。

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来源
《湖南省精密仪器测试学会2008年学术年会》|2008年|48-53|共6页
会议地点江西宜春
作者
曹东升; 梁逸曾;
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作者单位

湖南省精密仪器测试学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 O621.25;
关键词
偏最小二乘; 主成分回归; 径向基网络; 支持向量回归; 有机化合物粘度;

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