【摘 要】
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提出以LOO(Leave-One-Out)交互检验相关系数q为改良单纯形方法的优化指标,优化支持向量机(Support Vector Machine)参数,建立了91个有机物对绿藻急性毒性的ε-SVR(SupportVec
【机 构】
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污染控制与资源化研究国家重点实验室南京大学环境学院南京210093;桂林工学院材料与化学工程系桂林541004桂林工学院材料与化学工程系桂林541004污染控制与资源化研究国家重点实验室南京大学环境学
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提出以LOO(Leave-One-Out)交互检验相关系数q<2>为改良单纯形方法的优化指标,优化支持向量机(Support Vector Machine)参数,建立了91个有机物对绿藻急性毒性的ε-SVR(SupportVector Regression)模型。结果表明,不同数量描述子的ε-SVR模型质量均不同程度高于同等条件下的多元线性模型;单纯形原理简单易于实现,利于推广使用,为SVM的推广应用提供了一种新的途径。
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