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刘军红

作品数：2 被引量：7H指数：1
供职机构：四川大学化学工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇基于支持向量...
  • 1篇炭黑
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  • 1篇偏最小二乘法
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  • 1篇光谱
  • 1篇红外
  • 1篇红外光
  • 1篇红外光谱

机构

  • 2篇四川大学

作者

  • 2篇刘军红
  • 1篇陆敏春
  • 1篇李梦龙
  • 1篇黎金明
  • 1篇王克龙

传媒

  • 1篇应用基础与工...

年份

  • 2篇2005
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于支持向量机的炭黑工艺建模被引量：6
2005年
将支持向量用于炭黑工艺建模,并与主成分回归、反向传播人工神经网络以及径向基神经网络建模方法相比较.结果表明,炭黑生产过程具有比较强的非线性,不适合用主成分回归方法建立模型,支持向量机对炭黑吸碘值和吸油值的相对预测误差分别为1.62%和1.31%,所构建的模型的预测准确度明显优于反向传播人工神经网络(2.54%,1.64%),稍优于径向基神经网络(1.85%,1.38%).
李梦龙刘军红黎金明陆敏春王克龙
关键词：支持向量机炭黑径向基神经网络主成分回归吸油值吸碘值
基于支持向量机的红外光谱子结构解析
随着商品化红外光谱仪的计算机化，出现了许多计算机辅助红外光谱识别方法，这些方法大致可以分为三类：专家系统;谱图检索系统;模式识别方法。其中最常用的模式识别方法是人工神经网络和偏最小二乘法。它们对存在的结构碎片的预测准确度...
刘军红
关键词：支持向量机神经网络红外光谱偏最小二乘法
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