加权最小二乘支持向量机改进算法及其在光谱定量分析中的应用

• 作者: 吕剑峰 戴连奎
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 支持向量机 异常检测 稳健建模 近红外光谱
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 340-344
• 页数: 5页
• 分类号: O65
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-3820.2007.03.006

摘要

为克服异常训练样本对校正模型的负面影响,提出了一种加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的改进算法,解决了原有算法存在的迭代收敛问题,并将其运用于光谱定量分析.实验结果表明:与原有算法相比,WLS-SVM改进算法显著增强了对异常样本的检测能力,并大幅度地提高了校正模型的稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴连奎	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	70	881	18.0	25.0
2	吕剑峰	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	1	17	1.0	1.0