| 基于PCA及SVM对含能化合物结构性能预测 |
| |
| 引用本文： | 贺曼,陈莉.基于PCA及SVM对含能化合物结构性能预测[J].微计算机信息,2008,24(24). |
| |
| 作者姓名： | 贺曼 陈莉 |
| |
| 摘 要： | 本文使用PCA(主成分分析)算法对含能化合物的结构参数进行数据预处理,这可降低数据维数和提取数据特征信息,将预处理后的数据作为SVM(支持向量机)算法的输入,通过SVM同归算法来建立含能化合物分子结构和性能之间的定量关系模型.结果表明,该模型能较好的反应含能化合物分子结构和性能之间的关系,具有较高的预测精度.
|
| 关 键 词： | 主成分分析 支持向量机 含能化合物 |
Forcastjng structure-performance about enegetic compound Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine |
| |
| HE Man,CHEN Li.Forcastjng structure-performance about enegetic compound Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine[J].Control & Automation,2008,24(24). |
| |
| Authors: | HE Man CHEN Li |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
