基于局部最小二乘支持向量机的光谱定量分析

• 作者: 包鑫 戴连奎
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 光谱分析 局部建模 最小二乘支持向量机 近红外光谱
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: O65
• 字数: 2902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-3820.2008.01.015

摘要

提出了一种基于局部最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归方法,以克服待测参数和光谱数据间的非线性.本方法首先通过欧式距离选取局部训练样本子集,然后利用该子集建立LSSVM校正模型.由于每个测试样本建模时要选取不同的训练样本,因此提出相对距离的概念用来改进高斯核函数,使LSSVM的参数对于不同的训练样本具有自调整功能.针对一批汽油样本的实验结果表明,本方法的预测精度优于常见的局部线性建模方法和全局建模方法.

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	包鑫	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	10	100	6.0	10.0