【摘 要】
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支持向量机是一类全新的小样本统计学习方法,它通过支持向量对样本进行分类或统计回归.将其应用于对非晶态聚氯乙烯的耐有机溶剂性能进行分类研究.选择74种溶剂(73种有机溶剂
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支持向量机是一类全新的小样本统计学习方法,它通过支持向量对样本进行分类或统计回归.将其应用于对非晶态聚氯乙烯的耐有机溶剂性能进行分类研究.选择74种溶剂(73种有机溶剂和水)的溶解度参数分量,即色散参数(δds)、偶极参数(δps)、氢键参数(δhs)为描述变量,采用径向基核函数,以留一法交互检验的识别率为目标函数进行支持向量分类.当选择SVM参数C=512及径向基核函数参数γ=0.5×10-3时,SVM对PVC耐蚀性能分类的模型识别率为94.59%,LOO识别率为91.89%.
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