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当今人们对染料染色织物的耐洗色牢度越来越关注.报道了基于二元分类问题的支持向量机分类(support vector classification,SVC))模型预测活性染料分子耐洗色牢度等级.在测试123支活性染料的耐洗色牢度、溶解过程中的抽滤时间、pH值之后,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法搜寻SVC模型参数C与γ值.模型采用3个变量(活性染料的pH值、抽滤时间、及结构特征定性变量)作为SVC分类模型的输入.所建分类模型对训练集活性染料分子耐洗色牢度等