【复杂化学信息模式分类方法的研究】.pdf
本课题为国家自然科学基金资助项目“知识基 化学模式信息智能处理方法基础研究”的置要组成部分
摘要 复杂类化学信息的模式处理问题是现代计量化学面临的主要任务之一。研 究和发展面向化学信息的有效处理方法,实现计算机辅助质量监控,组分优化 本文在简要地分析了传统模式分类方法的研究成果和新兴的人工神经网络 技术在模式分类领域的应用前景之后,针对化学信息模式分类问题的具体特点,提出构造以神经网络为基础,综合专家系统技术和统计模式分类方法的自适应 模式分类系统的设想。并且以留兰香和牛奶香精这两种典型香料的质量评估问 题为背景,对各种统计模式分类方法和神经网络技术展开了深入的研究,作为 本文首先从留兰香料的质量评估问题入手,分析了统计模式分类方法在处 理化学模式信息时所具有的优势和面临的困难。
8目录 1模式识别.模式分类 统计模式分类方法 人工神经网络技术和模式分类 1化学模式信息的处理方法 化学信息的特点 2化学模式信息的自适应模式分类系统 1本文研究的主要内容,第二章统计模式分类方法 1留兰香油简介 2判别分析方法 2特征变量的选择判别函数对留兰香油的分析结果及讨论 2基于加权距离的模式分类器 2特征权向量P 2.