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基于核函数的非线性分类相关分析及其在化学模式识别中的应用
基于核函数的非线性分类相关分析及其在化学模式识别中的应用
作者:
胡望明
许光
陈德钊
陶少辉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
核函数
非线性相关成分分析
化学模式识别
支持向量机
集成分类器
摘要:
与统计分析和神经网络相比,基于结构风险最小的支持向量机有更好的分类性能.它用于非线性分类时,先将样本映射到更高维的特征空间,往往会增加复共线性与冗余信息,将影响样本分布,降低线性支持向量机分类器(LSVC)的预测性能.本研究提出非线性分类相关分析算法(NLCCA),利用核函数技术,无需了解非线性映射的算式,从特征空间的样本映像中提取分类相关成分,以消除冗余信息,改善样本分布.由此构建的NLCCA-LSVC集成分类器具有优良的预测性能.经模拟数据的测试,并实际用于两个复杂的化学模式识别问题,均取得令人满意的效果,也印证了算法的有效性.
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文献信息
篇名
基于核函数的非线性分类相关分析及其在化学模式识别中的应用
来源期刊
分析化学
学科
关键词
核函数
非线性相关成分分析
化学模式识别
支持向量机
集成分类器
年,卷(期)
2005,(1)
所属期刊栏目
研究简报
研究方向
页码范围
50-53
页数
4页
分类号
字数
3170字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0253-3820.2005.01.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈德钊
浙江大学化工系仿真中心
112
1957
24.0
38.0
2
胡望明
浙江大学化工系仿真中心
24
218
9.0
14.0
3
陶少辉
浙江大学化工系仿真中心
6
90
4.0
6.0
4
许光
浙江大学化工系仿真中心
5
82
4.0
5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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(2)
二级引证文献
(4)
2005(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2005(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2008(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2010(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
2011(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
2012(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2013(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2016(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
2017(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
核函数
非线性相关成分分析
化学模式识别
支持向量机
集成分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
分析化学
主办单位:
中国化学会
中国科学院长春应用化学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-3820
CN:
22-1125/O6
开本:
大16开
出版地:
长春人民大街5625号
邮发代号:
12-6
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
9636
总下载数(次)
16
总被引数(次)
112365
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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