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模式识别方法在化学化工中的应用 by 陈念贻等著, 陈念贻 [and others] 著, 陈念贻 is a book available to read on EtoBox.

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1 (p1): 第一章 化学、化工的复杂数据处理1 (p1-2): 1.1 化学、化工中的几个共性课题3 (p2): 《计算机化学化工丛书》序4 (p2-2): 1.2 复杂数据处理的困难和对策4 (p2-3): 1.2.1 复杂数据处理的困难5 (p3): 前言8 (p3-2): 1.2.2 复杂数据处理的对策11 (p3-3): 1.3 化学、化工复杂数据处理的意义和价值11 (p3-4): 1.3.1 复杂数据处理是化学科学的一个薄弱环节12 (p3-5): 1.3.2 复杂数据信息采掘是改进化工生产的捷径13 (p3-6): 1.3.3 处理复杂数据必须综合应用多种计算方法20 (p3-7): 1.4 复杂数据信息采掘的信息处理流程22 (p3-8): 参考文献23 (p4): 第二章 复杂数据信息采掘的主要方法之一--模式识别23 (p4-2): 2.1 模式识别方法的原理和基本概念25 (p4-3): 2.2 数据文件的标准化25 (p4-4): 2.3 主成分分析及其衍生方法25 (p4-5): 2.3.1 主成分分析的原理及KL变换28 (p4-6): 2.3.2 主成分的特性29 (p4-7): 2.3.3 主成分的贡献率30 (p4-8): 2.3.4 主成分算法步骤31 (p4-9): 2.3.5 限值响应问题31 (p4-10): 2.4 白化变换--线性投影法(LMAP)31 (p4-11): 2.4.1 LMAP的原理33 (p4-12): 2.4.2 算法步骤35 (p4-13): 2.5.1 ODP的原理35 (p4-14): 2.5 最优判别平面方法39 (p4-15): 2.5.2 讨论40 (p4-16): 2.5.3 ODP算法步骤41 (p4-17): 2.6 偏最小二乘法42 (p4-18): 2.6.1 主成分的NIPALS算法46 (p4-19): 2.6.2 PLS算法步骤和原理48 (p4-20): 2.6.3 PLS的若干性质50 (p4-21): 2.6.4 PLS预报步骤50 (p4-22): 2.6.5 PLS成分数目的确定52 (p4-23): 2.7 非线性映照52 (p4-24): 2.7.1 线性映照的局限性53 (p4-25): 2.7.2 NLM原理54 (p4-26): 2.7.3 PCA-NLM、LMAP-NLM和PLS-NLM55 (p4-27): 2.7.4 NLM的计算步骤56 (p4-28): 2.8 相似分析法56 (p4-29): 2.8.1 SIMCA的基本原理58 (p4-30): 2.8.2 SIMCA信息分析59 (p4-31): 2.8.3 SIMCA计算步骤60 (p4-32): 2.9 KNN法及其衍生方法62 (p4-33): 2.10 聚类分析方法63

Author

陈念贻等著, 陈念贻 [and others] 著, 陈念贻

Publisher

北京:科学出版社

Published

2000

Language

ZH

ISBN

9787030083937