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拉曼光谱结合PSO-LSSVM算法检测三组分食用调和油含量
被引量：
5
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作者
张燕君
何宝丹
+2 位作者
付兴虎
徐金睿
周昆鹏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期2440-2445,共6页
提出了一种将拉曼光谱和基于粒子群的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法相结合快速定量检测三组分食用调和油含量的方法。以三组分的食用调和油为研究对象,对拉曼光谱分四步进行了预处理,进而准确提取拉曼光谱的特征峰强度。以训练集...
提出了一种将拉曼光谱和基于粒子群的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法相结合快速定量检测三组分食用调和油含量的方法。以三组分的食用调和油为研究对象,对拉曼光谱分四步进行了预处理,进而准确提取拉曼光谱的特征峰强度。以训练集样本的特征峰强度和调和油样品的百分比含量作为回归预测模型的输入值和输出值,建立LSSVM和PSO-LSSVM数学模型,通过测试集样本的相关系数和均方误差对模型的预测能力进行分析。非线性建模的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的核函数参数σ和正则化参数γ对模型的学习和泛化能力影响很大,导致模型的预测精度和泛化能力过度依赖于参数——在优化步长过小时耗时较长,过大时又无法得到全局最优值。提出的PSO-LSSVM算法,利用粒子群全局优化能力和收敛速度快的特点对LSSVM的模型参数σ和γ进行优化,从而克服LSSVM算法中耗时与盲目性的问题。分析结果表明,PSO-LSSVM算法对三组分食用调和油中大豆油、花生油和葵花仁油定量预测模型的测试集相关系数分别为0.967 7,0.997 2,0.995 3;均方误差分别为0.054 9,0.009 2,0.047 1。与LSSVM算法相比,PSO-LSSVM模型的预测精度更高。因此,该方法可以快速、准确地检测三组分食用调和油的含量。
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关键词
拉曼光谱
粒子群优化
最小二乘支持向量机
食用调和油
定量检测
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职称材料
题名
拉曼光谱结合PSO-LSSVM算法检测三组分食用调和油含量
被引量：
5
1
作者
张燕君
何宝丹
付兴虎
徐金睿
周昆鹏
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期2440-2445,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61205068)
中国博士后科学基金项目(2013M541200)
+1 种基金
河北省自然科学基金项目(F2014203125)
燕山大学“新锐工程”人才支持计划项目资助
文摘
提出了一种将拉曼光谱和基于粒子群的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法相结合快速定量检测三组分食用调和油含量的方法。以三组分的食用调和油为研究对象,对拉曼光谱分四步进行了预处理,进而准确提取拉曼光谱的特征峰强度。以训练集样本的特征峰强度和调和油样品的百分比含量作为回归预测模型的输入值和输出值,建立LSSVM和PSO-LSSVM数学模型,通过测试集样本的相关系数和均方误差对模型的预测能力进行分析。非线性建模的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的核函数参数σ和正则化参数γ对模型的学习和泛化能力影响很大,导致模型的预测精度和泛化能力过度依赖于参数——在优化步长过小时耗时较长,过大时又无法得到全局最优值。提出的PSO-LSSVM算法,利用粒子群全局优化能力和收敛速度快的特点对LSSVM的模型参数σ和γ进行优化,从而克服LSSVM算法中耗时与盲目性的问题。分析结果表明,PSO-LSSVM算法对三组分食用调和油中大豆油、花生油和葵花仁油定量预测模型的测试集相关系数分别为0.967 7,0.997 2,0.995 3;均方误差分别为0.054 9,0.009 2,0.047 1。与LSSVM算法相比,PSO-LSSVM模型的预测精度更高。因此,该方法可以快速、准确地检测三组分食用调和油的含量。
关键词
拉曼光谱
粒子群优化
最小二乘支持向量机
食用调和油
定量检测
Keywords
Raman spectroscopy
Particle swarm optimization
Least square support vector machine
Blended edible oil
Quantitative detection
分类号
TN247 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
拉曼光谱结合PSO-LSSVM算法检测三组分食用调和油含量
张燕君
何宝丹
付兴虎
徐金睿
周昆鹏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
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