基于最小二乘支持向量机测定重油中金属含量

• 作者: 陈浩林
• 来源期刊: 广州化工
• 学科: 工学
• 关键词: 铁、镍、钒 微波消解 分光光度法 小波压缩 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 分析测试
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TE622
• 字数: 3282字
• 语种: 中文

摘要

运用微波消解样品预处理技术,对训练集光谱测试数据进行小波压缩,然后用最小二乘支持向量机建立数学模型,并用检验集光谱数据考察模型的优劣,表明小波压缩—支持向量机建立的数学模型泛化能力好.试验表明,用建立的方法,测定重油中的铁、镍和钒,使测试时间由2d缩短为5h,与原子吸收的测试结果一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈浩林		2	1	1.0	1.0