-
题名粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模
被引量：10
- 1
-
-
作者
程志颖
孔浩辉
张俊
柏文良
甘峰
-
机构
中国烟草广东工业有限公司技术中心
中山大学化学与化学工程学院
-
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1215-1219,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(20875106)
广东省自然科学基金资助项目(9151027501000003)
中国烟草广东工业有限公司资助项目(I05XM-QK[2008]017)
-
文摘
研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性。
-
关键词
最小二乘法支持向量机
粒子群优化算法
烟草
小麦
近红外光谱
-
Keywords
least square support vector machine（LSSVM）
particle swarm optimization（PSO）
tobacco
wheat
near infrared spectroscopy
-
分类号
O657.33
[理学—分析化学]
S512.1
[农业科学—作物学]
-
-
题名对直接标准化算法的改进及其应用
被引量：4
- 2
-
-
作者
李鸿儒
柏文良
甘峰
孔浩辉
程志颖
-
机构
中山大学化学与化学工程学院
中国烟草广东工业有限公司技术中心
-
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期549-552,557,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(20875106)
广东省自然科学基金资助项目(9151027501000003)
广东中烟工业有限责任公司资助项目(I05XM-QK[2008]017)
-
文摘
由于各种仪器之间存在差异,主机上建立的定量模型用于从机会导致预测结果出现较大偏差。目前主要通过有标样方法和无标样方法来减小预测偏差。该文对现有标样方法中的直接标准化算法进行改进,在转移矩阵的建立过程中,对从仪器数据矩阵进行主成分分解,以预测均方差为判定标准,确定最终的转移矩阵。并以玉米和烟草数据为对象,测试了该法的有效性。玉米样品含有2种成分:水分和蛋白质;烟草样品含有4种成分:还原糖、总糖、总氮和总碱。结果表明,对于玉米样品中的2种成分,采用改进的方法可显著提高预测的准确度;对于烟草中的4种成分而言,采用改进的方法可获得稳健的预测结果。
-
关键词
多元校正
模型转移
直接标准化算法
玉米
烟草
-
Keywords
multivariate calibration
model transfer
direct standardization
corn
tobacco
-
分类号
O141
[理学—基础数学]
TS411
[农业科学—烟草工业]
-
