| 探究支持向量机算法在化学化工中的应用 |
| 王艳芳
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| 2014-09-28
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| 发表期刊 | 当代化工
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| ISSN | 1671-0460
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| 卷号 | 43期号:09页码:1850-1852+1855 |
| 摘要 | 计算机技术的快速发展,给化学化工数据的处理带来极大便利。通过机器学习算法,可以总结化学化工实验规律,控制化工生产过程。原有的机器算法虽能为化学化工带来很大便利,但是它本身就存在缺陷。机器学习算法的核心是数学中的渐近理论,这项理论的适用情景是必须有大量的样本,而实际的化学化工工作中样本有限,这就可能导致计算中的过拟合。为了解决这一弊病,我们采用了向量机算法取代原有的机器算法,目前使用支持向量机算法(SVM)建立数学模型已经得到国内外的广泛关注。笔者通过调查化学化工行业中SVM的使用情况,阐述了向量机算法的优势,分析了它在食品检验、化工生产等多项领域的应用。 |
| 关键词 | 机器算法
过拟合
向量机算法
化学化工
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| DOI | 10.13840/j.cnki.cn21-1457/tq.2014.09.133
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| URL | 查看原文
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| 语种 | 中文
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/71642
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| 专题 | 国家开放大学辽宁分部
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| 作者单位 | 辽宁省朝阳广播电视大学
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| 第一作者单位 | 国家开放大学辽宁分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学辽宁分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
王艳芳. 探究支持向量机算法在化学化工中的应用[J].
当代化工,2014,43(09):1850-1852+1855.
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| APA |
王艳芳.(2014).探究支持向量机算法在化学化工中的应用.当代化工,43(09),1850-1852+1855.
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| MLA |
王艳芳."探究支持向量机算法在化学化工中的应用".当代化工 43.09(2014):1850-1852+1855.
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