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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。
有机化合物粘度的线性与非线性预测模型的构建
【摘 要】
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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
【机 构】
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中南大学化学化工学院 长沙 410083
【出 处】
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湖南省精密仪器测试学会2008年学术年会
【发表日期】
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2008年期
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