%0 Journal Article
%T PCA-SVM模型在几丁质酶最适温度建模中的应用
%A 张光亚
%A 林毅
%A 蔡福营
%A 袁宇熹
%J 华侨大学学报(自然科学版)
%D 2008
%R 10.11830/ISSN.1000-5013.2008.02.0236
%X 采用主成分分析法(PCA)对样本数据集进行预处理,将得到的新样本数据集输入支持向量机(SVM),籍助均匀设计(UD),构建几丁质酶氨基酸组成和最适温度的数学模型.当径向基核函数的3个参数,惩罚系数C为10,ε为0.5,γ为5时,模型对温度拟合的平均绝对百分比误差为5.06%,预测的平均绝对误差为1.83℃,说明具有良好的预测效果且优于神经网络的预测结果.
%K 几丁质酶
%K 数学模型
%K 主成分分析
%K 支持向量机
%K 最适温度
%U http://www.hdxb.hqu.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=200802017