关键词：支持向量机回归；佛手精油；β-环糊精
摘 要：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=0.9581)和包埋率SVM模型(MSE=0.007,R2=0.9008)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,从而获取更为可靠的最优化工艺条件.