【摘 要】
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采用了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归方法对佛手精油β-环糊精包含物制备的工艺条件进行了预测及优化。通过正交试验为构建SVM回归模型提供了基础数据,并运用交叉验证
【基金项目】
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国家自然科学基金(21006098)
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采用了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归方法对佛手精油β-环糊精包含物制备的工艺条件进行了预测及优化。通过正交试验为构建SVM回归模型提供了基础数据,并运用交叉验证对模型参数进行了优化。回归结果显示,回收率SVM模型（MSE=0.003,R2=0.958 1）和包埋率SVM模型（MSE=0.007,R2=0.900 8）得到的回归预测值和试验测定值拟合良好,两者相对误差小于0.1%的回归值比例分别为100%和88.0%,表明SVM回归法可精确地预测挥发油β-环糊精包含物制备工艺状况,从而获取更为可
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