【摘 要】
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支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究, 它是统计学习理论中最年轻的分支, 所建分析模型有严格的数学基础. 同时介绍了SVM学习的基本原理和方法, 并将该方法引入化学计量学
【机 构】
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中国农业大学理学院,中国农业大学信息学院
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支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究, 它是统计学习理论中最年轻的分支, 所建分析模型有严格的数学基础. 同时介绍了SVM学习的基本原理和方法, 并将该方法引入化学计量学, 以103个中药大黄样品为实验材料, 通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型. 对学习集中33个样品模型识别准确率为100%; 对70个预测样品的识别准确率为96.77%, 为中药大黄的快速识别提供了参考. 研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性. 通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想, 以引起化学
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