| 支持向量机算法和软件ChemSVM介绍 |
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| 引用本文： | 陆文聪,陈念贻,叶晨洲,李国正.支持向量机算法和软件ChemSVM介绍[J].计算机与应用化学,2002,19(6):697-702. |
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| 作者姓名： | 陆文聪 陈念贻 叶晨洲 李国正 |
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| 作者单位： | 1. 上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海,200436
2. 上海交通大学图象及模式识别研究所,上海,200030 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金委和美国福特公司联合资助(9716214) |
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| 摘 要： | Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论（statistical learning theory，简称SLT）和支持向量机（support vector machine,简称SVM）算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍，并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景，“ChemSVM”软件提供了通用的支持向量机算法，并将其与数据库，知识库，原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来。
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| 关 键 词： | 支持向量机算法 ChemSVM 模式识别 支持向量机 支持向量分类 支持向量回归 化学 化工 应用 统计学习理论 核函数 |
| 文章编号： | 1001-4160(2002)06-697-702 |
| 修稿时间： | 2002年9月16日 |
Introduction to the algorithm of support vector machine and the software ChemSVM |
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| LU Wen-cong,CHEN Nian-yi,YE Chen-zhou,LI Guo-zheng.Introduction to the algorithm of support vector machine and the software ChemSVM[J].Computers and Applied Chemistry,2002,19(6):697-702. |
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| Authors: | LU Wen-cong CHEN Nian-yi YE Chen-zhou LI Guo-zheng |
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| Abstract: | The great achievements have been approached in the development of statistical learning theory (STL) and support vector machine (SVM) as well as kemel techniques. This paper aimed at introducing the principle of SLT and SVM algorithm and prospecting their applica-tions in the fields of chemistry and chemical industry. |
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| Keywords: | statistical learning theory support vector machine support vector classification support vector regression |
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