结构描述符正交化及典型相关分析在饱和醇、醚质谱分类中的应用

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基金项目: 国家自然科学基金(20235020,20175036)

Application of Orthogonal Computation of Block Variables and Canonical Correlation Analysis in Mass Spectral Classification of Saturated Alcohol and Ether

对NIST62库中所包含的377种饱和醇醚进行化学模式识别研究,基于块变量思想,将正交化和典型相关分析的方法应用于几类常见的质谱分类变量以提取分类信息,并由此建立最小二乘判别式分类模型. 其最优模型的误判率为1.06%,而交互检验的误判率为1.36%.

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