【摘 要】
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由于计算机技术的发展,数据挖掘(包括线性和非线性回归、人工神经网络、模式识别算法等)已成为处理化学化工数据,总结经验规律,据以预报未知或控制生产过程的常规手段.但是,
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由于计算机技术的发展,数据挖掘(包括线性和非线性回归、人工神经网络、模式识别算法等)已成为处理化学化工数据,总结经验规律,据以预报未知或控制生产过程的常规手段.但是,传统的机器学习算法都以经典统计数学的渐进理论为依据.该理论的大数定理规定,统计规律只有在已知样本数无限多时才显露出来.但化学化工实际工作中已知样本总是有限的.同时,化学、化工领域中多数数据处理问题属于数学中的"不适定问题"(ill-posed problem),而传统的化学计量学算法忽略了这一特点,将其作为"适定问题"(well-posed problem)求解.忽视这些矛盾是造成实际计算中"过拟合"弊病的重要原因.针对经典统计数学这一弱点,Vladimir N.Vapnik及其合作者提出了"统计学习理论"和"支持向量机"算法."支持向量机"(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的数据挖掘新算法.由于它根据严格的数学理论,同时考虑了拟合精度和对"过拟合"的抑制,故能基于小样本集作较可靠的计算机预报.且因采用核函数算法,故能有效处理非线性数据集.本文简要描述了统计学习理论和支持向量机的主要理论成果和框架,并根据文献编写了基于新算法"支持向量机"的软件"ChemSVM".同时,我们的研究进一步表明:该算法在新材料制备的实验设计(如纳米氧化钛在水中的分散效果与磨砂参数之间关系的建模与预报,镍氢电池阴极材料设计)、相图和新化合物的计算机预报(如KNO<,3>-KBr系,KNO<,3>-KI系和Cs,Li,Er|Cl系等若干熔盐系中间化合物形成规律的建模与预报)、有机毒物的建模和预报(如多环芳烃的环化指标与其分子几何参数之间关系的建模与预报)等领域的应用都有良好的效果.笔者认为,"支持向量机"算法具有很好的应用潜力,将会成为化学、化工领域数据处理广泛应用的新计算工具.
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