分析科学学报
分析科學學報
분석과학학보
JOURNAL OF ANALYTICAL SCIENCE
2012年
5期
613-618
,共6页
液体推进剂%支持向量机%BP神经网络
液體推進劑%支持嚮量機%BP神經網絡
액체추진제%지지향량궤%BP신경망락
本文提出了使用支持向量机(SVM)算法,不经分离同时测定某推进剂中三种组分的分析方法.基于Matlab平台下运用Libsvm工具箱进行推进剂的支持向量机回归分析,三种组分分析结果的标准误差分别为:2.87×10-2、1.01×10-3、6.67×10-5.与常规的化学滴定法和BP神经网络法分析结果相比,准确度和精密度都有较大程度的提高,可以满足常规化学分析要求而应用于实际测定.
本文提齣瞭使用支持嚮量機(SVM)算法,不經分離同時測定某推進劑中三種組分的分析方法.基于Matlab平檯下運用Libsvm工具箱進行推進劑的支持嚮量機迴歸分析,三種組分分析結果的標準誤差分彆為:2.87×10-2、1.01×10-3、6.67×10-5.與常規的化學滴定法和BP神經網絡法分析結果相比,準確度和精密度都有較大程度的提高,可以滿足常規化學分析要求而應用于實際測定.
본문제출료사용지지향량궤(SVM)산법,불경분리동시측정모추진제중삼충조분적분석방법.기우Matlab평태하운용Libsvm공구상진행추진제적지지향량궤회귀분석,삼충조분분석결과적표준오차분별위:2.87×10-2、1.01×10-3、6.67×10-5.여상규적화학적정법화BP신경망락법분석결과상비,준학도화정밀도도유교대정도적제고,가이만족상규화학분석요구이응용우실제측정.
