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。
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赵明洁,程翼宇,陈慰浙. 天然植物复杂化学模式特征的分步提取法[J]. 化学学报, 2001, 59(6): 842-846.
Zhao Mingjie;Cheng Yiyu;Chen Weizhe. A stepwise method for extracting the characteristic of complex chemical pattern in natural plants[J]. Acta Chimica Sinica, 2001, 59(6): 842-846.
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