支持向量回归在光谱分析领域的应用与研究进展

• 作者: 周丽萍 李喆 肖林平 马艳芳 黄子荣 黄日升
• 来源期刊: 广东化工
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 光谱分析
• 年，卷（期）: 2015,（19）
• 所属期刊栏目: 专论与综述
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: TH741
• 字数: 3901字
• 语种: 中文

摘要

光谱分析是化学检测领域比较成熟的分支,其应用领域多为固定少数几个工作波长进行单一成分检测.支持向量回归算法是基于机器学习的回归分析方法,结合该算法能扩大光谱分析的应用范围,能利用样品的全谱信息进行多种成分的同时检测.文章回顾了近几年来支持向量回归在化学检测领域的应用情况,并提出了今后在化学检测领域的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄子荣	中国广州分析测试中心广东省分析测试技术公共实验室	5	4	1.0	1.0
2	马艳芳	中国广州分析测试中心广东省分析测试技术公共实验室	10	20	2.0	4.0
3	李喆	中国人民大学统计学院	12	83	4.0	9.0
4	肖林平	中国广州分析测试中心广东省分析测试技术公共实验室	4	4	1.0	1.0
5	周丽萍	中国广州分析测试中心广东省分析测试技术公共实验室	4	4	1.0	1.0
6	黄日升	中国广州分析测试中心广东省分析测试技术公共实验室	2	1	1.0	1.0