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摘要:
针对混合气体种类光谱识别中组分气体特征谱线重叠严重的问题,将支持向量机用于混合气体种类光谱识别中,提出了一种基于支持向量机二值分类识别模型的逐一混合气体种类识别方法.利用支持向量机的核函数变换,将特征谱线重叠严重的光谱在高维空间变换为线性可分后再逐一进行混合气体种类识别.在天然气气体种类识别实验中,比较了不同核函数、数据预处理、特征提取、训练样本数等条件与识别结果的关系,结果表明,方法对1%浓度以上的天然气组成气体的正确识别率大于97%,在理论和实际应用中具有重要的推广价值.
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文献信息
篇名 支持向量机在混合气体种类光谱识别中的应用
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 支持向量机 红外光谱 混合气体 识别模型
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 37-43
页数 7页 分类号 TH744
字数 5273字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2006.08.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘君华 西安交通大学电气学院 224 3216 28.0 45.0
2 白鹏 西安交通大学电气学院 19 306 10.0 17.0
6 谢文俊 空军工程大学工程学院 31 109 6.0 8.0
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
红外光谱
混合气体
识别模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导