中国粮油学报
中國糧油學報
중국량유학보
JOURNAL OF THE CHINESE CEREALS AND OILS ASSOCIATION
2012年
4期
59-63
,共5页
邓刚%许杭琳%焦聪聪%朱程华
鄧剛%許杭琳%焦聰聰%硃程華
산강%허항림%초총총%주정화
支持向量机回归%佛手精油%β-环糊精
支持嚮量機迴歸%彿手精油%β-環糊精
지지향량궤회귀%불수정유%β-배호정
采用了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归方法对佛手精油β-环糊精包含物制备的工艺条件进行了预测及优化.通过正交试验为构建SVM回归模型提供了基础数据,并运用交叉验证对模型参数进行了优化.回归结果显示,回收率SVM模型(MSE=0.003,R2=0.9581)和包埋率SVM模型(MSE=0.007,R2=0.9008)得到的回归预测值和试验测定值拟合良好,两者相对误差小于0.1％的回归值比例分别为100％和88.0％,表明SVM回归法可精确地预测挥发油β-环糊精包含物制备工艺状况,从而获取更为可靠的最优化工艺条件.
採用瞭基于統計學習理論的支持嚮量機(SVM)迴歸方法對彿手精油β-環糊精包含物製備的工藝條件進行瞭預測及優化.通過正交試驗為構建SVM迴歸模型提供瞭基礎數據,併運用交扠驗證對模型參數進行瞭優化.迴歸結果顯示,迴收率SVM模型(MSE=0.003,R2=0.9581)和包埋率SVM模型(MSE=0.007,R2=0.9008)得到的迴歸預測值和試驗測定值擬閤良好,兩者相對誤差小于0.1％的迴歸值比例分彆為100％和88.0％,錶明SVM迴歸法可精確地預測揮髮油β-環糊精包含物製備工藝狀況,從而穫取更為可靠的最優化工藝條件.
채용료기우통계학습이론적지지향량궤(SVM)회귀방법대불수정유β-배호정포함물제비적공예조건진행료예측급우화.통과정교시험위구건SVM회귀모형제공료기출수거,병운용교차험증대모형삼수진행료우화.회귀결과현시,회수솔SVM모형(MSE=0.003,R2=0.9581)화포매솔SVM모형(MSE=0.007,R2=0.9008)득도적회귀예측치화시험측정치의합량호,량자상대오차소우0.1％적회귀치비례분별위100％화88.0％,표명SVM회귀법가정학지예측휘발유β-배호정포함물제비공예상황,종이획취경위가고적최우화공예조건.
