基于主动标记支持向量机和太赫兹光谱的转基因物质检测方法研究
为克服传统支持向量机需要事先对训练样本进行人为标记的缺点,提出了一种主动训练支持向量机模型.利用仿射传播聚类算法对未标记样本进行聚类分析,在迭代过程中不断更新现有支持向量机的训练数据,从而不仅可以减少人为标记样本所带来的误差,还能够最大限度地提高模型的识别准确率.本文以转基因棉花的太赫兹光谱数据为研究对象对该模型进行了验证,实验结果表明,本文提出的方法对总待测样品的种类的识别率为95.56%,较其他三种方法有较少的误判和更高的识别率.基于仿射传播聚类的支持向量机较传统支持向量机有更高的识别率和更低的误判率,为转基因物质的检测提供了一种快速,无损的新方法.
太赫兹、仿射传播聚类、支持向量机、转基因物质、分类辨别
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O433.4;TN06(光学)
国家自然科学基金;中国博士后科学基金面上项目;江西省教育厅重点科技项目;江西省教育厅青年科技项目;广西自动检测技术与仪器重点实验室基金;广西自动检测技术与仪器重点实验室基金;湖南科技学院重点学科建设项目;永州市科技创新技术指导性项目
2018-12-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1092-1100