10.3969/j.issn.1001-4160.2002.06.005
支持向量机算法和软件ChemSVM介绍
Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果.本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景."ChemSVM"软件提供了通用的支持向量机算法,并将其与数据库、知识库、原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来.
模式识别、支持向量机、支持向量分类、支持向量回归
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O06-04
国家自然科学基金委员会和美国福特公司联合资助项目9716214;美国福特公司联合资助项目9716214
2004-04-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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