基于Bootstrap-SVM在小样本条件下光谱定量分析研究

摘要：

提出了一种在小样本条件下建立光谱定量分析的新方法-Bootstrap-SVM模型。以道路沥青为研究对象,共收集29个来自6个不同单位的沥青样本,利用所提方法建立了沥青针入度定量分析模型。Boot-strap-SVM由Bootstrap重抽样、噪声注入及SVM三个步骤组成。为了对比所提方法的优势,对比了目前常用的PLS模型以及 SVM模型。研究结果表明Bootstrap-SVM,PLS,SVM预测均方根误差分别为0.7735,2.889,1.7844,所提方法预测精度最好,为小样本条件下光谱定量分析提供了一种新的有效方法。

关键词：小样本、Bootstrap、支持向量机

所属期刊栏目：36

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：Fundamental Research Founds for Central Universities YS1404

在线出版日期：2016-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1571-1575