探究支持向量机算法在化学化工中的应用

• 作者: 王艳芳
• 来源期刊: 当代化工
• 学科: 工学
• 关键词: 机器算法 过拟合 向量机算法 化学化工
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 综合评述
• 页码范围: 1850-1852,1855
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2562字
• 语种: 中文

摘要

计算机技术的快速发展，给化学化工数据的处理带来极大便利。通过机器学习算法，可以总结化学化工实验规律，控制化工生产过程。原有的机器算法虽能为化学化工带来很大便利，但是它本身就存在缺陷。机器学习算法的核心是数学中的渐近理论，这项理论的适用情景是必须有大量的样本，而实际的化学化工工作中样本有限，这就可能导致计算中的过拟合。为了解决这一弊病，我们采用了向量机算法取代原有的机器算法，目前使用支持向量机算法（SVM）建立数学模型已经得到国内外的广泛关注。笔者通过调查化学化工行业中SVM的使用情况，阐述了向量机算法的优势，分析了它在食品检验、化工生产等多项领域的应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳芳		9	6	1.0	2.0