分析测试学报
分析測試學報
분석측시학보
JOURNAL OF INSTRUMENTAL ANALYSIS
2010年
12期
1215-1219
,共5页
程志颖%孔浩辉%张俊%柏文良%甘峰
程誌穎%孔浩輝%張俊%柏文良%甘峰
정지영%공호휘%장준%백문량%감봉
最小二乘法支持向量机%粒子群优化算法%烟草%小麦%近红外光谱
最小二乘法支持嚮量機%粒子群優化算法%煙草%小麥%近紅外光譜
최소이승법지지향량궤%입자군우화산법%연초%소맥%근홍외광보
研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数.通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性.
研究瞭最小二乘法支持嚮量機(LSSVM)應用于煙絲樣品和小麥樣品的近紅外光譜建模,採用粒子群優化算法(PSO)優化LSSVM的參數.通過對煙草樣品和小麥樣品的近紅外光譜建模和預測,併與常規的偏最小二乘法(PLS)比較髮現,PSO-LSSVM法具有更好的預測效果和穩健性.
연구료최소이승법지지향량궤(LSSVM)응용우연사양품화소맥양품적근홍외광보건모,채용입자군우화산법(PSO)우화LSSVM적삼수.통과대연초양품화소맥양품적근홍외광보건모화예측,병여상규적편최소이승법(PLS)비교발현,PSO-LSSVM법구유경호적예측효과화은건성.
