10.3969/j.issn.1672-8785.2012.09.008
基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法
通过将类不变性先验信息融入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的目标函数中,提出了一种基于漂移约束的SVM红外光谱定性分析算法.该算法将红外光谱的漂移项模拟成一个低阶多项式,并在SVM优化目标中要求决策面的法向量与漂移方向垂直,从而使分类器能够消除样本漂移影响.详细讨论了波段选择和正则化参数对分类准确率的影响,并对比了各种变形SVM算法的分类效果.实验结果表明,与标准的SVM算法及其各种变形算法相比,本文提出的DCSVM算法具有更高的分类准确度.
先验信息、支持向量机、红外光谱、定性分析
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O657.3(分析化学)
国家自然科学基金项目61101219,71141020,61032007
2013-01-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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