基于局部最小二乘支持向量机的光谱定量分析

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.

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

所属期刊栏目：36

分类号：O65(分析化学)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA04Z169;浙江省科技计划2005C311042

在线出版日期：2008-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：75-78