基于MPSO-SVM的硫化橡胶及助剂的太赫兹光谱分类识别

• 作者: 刘昱 奉慕霖 殷贤华 石玉林 贺微
• 来源期刊: 激光技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱学 粒子群算法 支持向量机 分类识别 橡胶与助剂
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 激光与光电子技术应用
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: O433.4|TN209
• 语种: 中文
• DOI: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2021.01.002

摘要

为了加强硫化橡胶及其助剂的检测分析,对外表、气味或者特性相似的橡胶及其助剂准确分类,将改进的粒子群优化支持向量机的建模方法引入到太赫兹光谱的定性分析中.结果表明,针对不同的数据集,本研究算法最低的综合分类正确率为81.25％;相较于传统粒子群优化的支持向量机算法,本算法在识别时间上也有所提高,时间耗费整体小于9.40s.该方法针对不同数据集可以稳定、准确地分类,为硫化橡胶及其助剂的定性分析提供了新的研究思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷贤华		27	98	6.0	9.0
2	奉慕霖		3	0	0.0	0.0
3	贺微		2	0	0.0	0.0
4	刘昱		2	0	0.0	0.0
5	石玉林		1	0	0.0	0.0