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文檔簡介
1、化學計量學是一門結合了數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機科學的新興交叉學科,它對化學實驗數(shù)據(jù)具有很強的處理能力和挖掘能力。作為一種近年來正逐步得以廣泛應用的新興計量學方法,支持向量機(support vector machine,SVM)方法,是一種基于結構風險最小化的新算法。SVM不同于采用經(jīng)驗誤差最小化標準的、以誤差反向傳播(back propagation neural networks,BPN)算法為代表的人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法,它可以在很大程度上
2、避免BPN算法使用過程中存在的“過學習(over-fitting)”問題;通過選用不同的核函數(shù)可以尋找出空間最優(yōu)平面,以期避免信息的丟失,獲得更為可靠、更為準確的結果。SVM方法正在包括多元分辨和校正分析和模式分類研究等領域中逐步得以應用,也有望在數(shù)據(jù)處理和分析任務愈來愈繁重的現(xiàn)代分析科學中發(fā)揮它的積極作用。本論文就從多元混合體系的同時定量分析,定量構效研究和模式識別研究三個方面對支持向量機進行了應用研究,具體內(nèi)容如下: 對于多
3、元混合體系的定量分析,常需要花費大量的時間和精力在多組分的預分離,借助化學計量學手段則可較簡單的實現(xiàn)復雜多組分的同時直接測定。我們將支持向量機應用于處理混合重金屬離子的紫外.可見分光光度圖譜、蘆丁和抗壞血酸混合體系的紫外-可見分光光度圖譜及微分脈沖伏安圖譜以及多種混合氨基酸的拉曼圖譜。實驗和計算表明,支持向量機方法能很好地提取從混合圖譜中得到的信息進行解析,建模和預報的結果較BPN更為精確。 原子光譜的電子組態(tài)通常是根據(jù)譜線的能
4、級、強度、同位素位移、塞曼效應等測量數(shù)據(jù)進行確定,或者應用量子理論計算來指認。但由于光譜的復雜性,也有某些高激發(fā)態(tài)的原子光譜所屬的電子組態(tài)難于確定。雖然已有學者采用傳統(tǒng)的化學計量學方法進行了初步研究,但仍存在許多未知樣本無法預報和預報模糊的情況。因此,嘗試采用支持向量機預報Cm Ⅱ、Pu Ⅰ、U Ⅰ的未知組態(tài)。計算結果表明,相對傳統(tǒng)化學模式識別方法,支持向量機更全面、更準確地預報了未知組態(tài);同時在各個方法的預報結果對比后,加強說明了支持
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