支持向量机算法在熔盐相图数据库智能化中的若干应用

被引：5

作者：

包新华

陆文聪

陈念贻

机构：

[1] 上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海大学理学院化学系计算机化学研究室上海,上海,上海

来源：

计算机与应用化学 | 2002年 / 06期

关键词：

支持向量机; 熔盐相图; 计算机预报; 中间化合物; 原子参数;

D O I：

10.16866/j.com.app.chem2002.06.013

中图分类号：

O645.5 [熔盐和溶液中的结晶作用];

学科分类号：

摘要：

支持向量机（SVM）方法可被用于熔盐系未知相图的计算机预报。将已知的二元卤化物系相图数据作为训练集,体系组分的离子半径和电负性作为特征量,用SVM方法可预报中间化合物的形成与否、熔化类型（同分熔化还是异分熔化）和估计中间化合物的熔点。本文报道了M2M'F4型的中间化合物的形成判据、M3M'Cl6型化合物的熔化类型的判据以及MM’X4型中间化合物熔点计算的回归方程式。用“留一法”检验所得的数学模型并将结果与传统的模式识别方法（Fisher法和KNN）进行了比较,结果表明:SVM的预报准确率比Fisher法和KNN法都高。因此,SVM方法有望成为计算机预报未知相图的有力工具。

引用

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