10.3321/j.issn:0567-7351.2001.06.007
天然植物复杂化学模式特征的分步提取法
在运用神经元计算技术对高维小样本复杂化学模式进行分类时,通过模式特征提取,降低输入变量维数,能使复杂的模式分类问题比较容易解决.根据模式类别相关分步分析思路,提出复杂化学模式特征分步提取法,可将原始模式数据中与类别指标相关较大的特征量有效地提取出来.应用于天然植物组效关系辨识结果表明,这种化学模式特征提取方法比经典主成分分析法更为实用可靠.
化学模式分类、模式特征提取、分步相关分析、分类神经网络
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O6(化学)
国家自然科学基金39870940;国家重点基础研究发展计划973计划G1999054405
2004-08-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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