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利用核主成分分析法和广义回归神经网络研究了70种烷烃在固定相为角鲨烷,柱温50℃时的气相色谱保留指数。核主成分分析将70×8维的样品集降为51×3维,以减少计算量;降维后的样品集作为广义回归神经网络的训练集对色谱保留时间进行计算和预测。该方法的计算结果满足误差要求。
核主成分分析-广义回归神经网络法研究——70种烷烃类有机化合物的气相色谱保留指数
【摘 要】
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利用核主成分分析法和广义回归神经网络研究了70种烷烃在固定相为角鲨烷,柱温50℃时的气相色谱保留指数。核主成分分析将70×8维的样品集降为51×3维,以减少计算量;
【机 构】
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第二炮兵工程学院
【出 处】
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化工技术与开发
【发表日期】
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2012年1期
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