PCA-SVM模型在几丁质酶最适温度建模中的应用

• 作者: 张光亚 林毅 蔡福营 袁宇熹
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 几丁质酶 数学模型 主成分分析 支持向量机 最适温度
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 236-240
• 页数: 5页
• 分类号: Q556+.2|Q141
• 语种: 中文

摘要

采用主成分分析法(PCA)对样本数据集进行预处理,将得到的新样本数据集输入支持向量机(SVM),籍助均匀设计(UD),构建几丁质酶氨基酸组成和最适温度的数学模型.当径向基核函数的3个参数,惩罚系数C为10,ε为0.5,γ为5时,模型对温度拟合的平均绝对百分比误差为5.06%,预测的平均绝对误差为1.83 ℃,说明具有良好的预测效果且优于神经网络的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林毅	华侨大学材料科学与工程学院	42	230	10.0	13.0
2	张光亚	华侨大学材料科学与工程学院	88	491	10.0	20.0
3	蔡福营	华侨大学材料科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
4	袁宇熹	华侨大学材料科学与工程学院	2	2	1.0	1.0