首页|基于AE-SVM的嗅觉描述符分类

基于AE-SVM的嗅觉描述符分类

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
嗅觉产生于人们对化学物质气味的感知.然而,由于气味的复杂性,人们至今还难以理清嗅觉描述符和各种物理化学参数之间的映射关系.因此,没有建立起根据物理化学特性来预测化学物质的气味描述的通用方法.设计了一种基于AE-SVM(Autoencoder-Support Vector Networks,AE-SVM)的预测模型,该模型使用自动编码器提取质谱数据的特征,解决质谱数据高维稀疏的问题,并用支持向量机进行分类.结果表明,AE-SVM利用化学物质的质谱数据成功预测嗅觉描述符,并且准确度达到85.71％,对于理解化学物质和嗅觉描述符之间映射关系具有较为重要意义.
Classification of odor descriptors based on AE-SVM

朱红梅、骆德汉、莫卓峰

展开 >

广东工业大学 信息工程学院,广东 广州 510006

嗅觉描述符 AE-SVM 质谱

国家自然科学基金

61571140

2021

10.19358/j.issn.2096-5133.2021.05.009

网络安全与数据治理
华北计算机系统工程研究所（中国电子信息产业集团有限公司第六研究所）

网络安全与数据治理

影响因子：0.348
ISSN：2097-1788
年,卷(期)：2021.40(5)
  • 13