文献类型：期刊文章

作　　者：李猛[1] 孟繁桢[2] 王楠[2]

机构地区：[1]南开大学刘徽应用数学中心,天津30007 [2]天津大学应用数学系,天津300072

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：Supported by the LiuHui Center for Applied Mathematics;Nallkai University and Tianjin University

年　　份：2004

卷　　号：21

期　　号：6

起止页码：800-802

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：论文对支持向量机(SVM)和正交设计方法进行了比较。支持向量机在分类和回归方面广为应用,而正交设计方法在实验设计方面是非常有效的,并且在化学工业中应用广泛。本文使用了两因素、七维正交实验(干燥实验)作为例子来把支持向量机方法应用到实验设计中去。正交表是用来研究实验的最优化条件和显著因素,本文给出了支持向量机和正交实验设计的计算结果。通过两者的比较,可以看到支持向量在实验预测方面比正交设计方法效果更好。从而可知支持向量机在实验设计方面的前景广阔。

关 键 词：支持向量机(SVM)  正交设计 核函数

分 类 号：O06-04]