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基于AdaBoost学习策略的污水近红外光谱快速检测
1
作者
王劲夫
郭松杰
+3 位作者
厉林聪
赵顺毅
栾小丽
刘飞
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第7期1314-1323,共10页
对实际污水样本的近红外光谱数据进行建模,可以预测水质指标,实现污水水质监测。但实际污水样本的多样性不足,标签值集中在某个较低的区间内,样本间离散度低、区分度小,导致近红外光谱数据和标签值间的相关性较弱,一般的分类模型和回归...
对实际污水样本的近红外光谱数据进行建模,可以预测水质指标,实现污水水质监测。但实际污水样本的多样性不足,标签值集中在某个较低的区间内,样本间离散度低、区分度小,导致近红外光谱数据和标签值间的相关性较弱,一般的分类模型和回归模型的预测准确度较低。因此,利用自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)算法进行建模以提高模型的准确度,利用集成策略将多个子学习器组合为一个准确度更高的强学习器。此外,人为配置具有浓度梯度的标准样本对实际污水样本进行补充,以减弱实际污水样本的多样性不足对建模精度的影响。在不同数据集上对AdaBoost算法和其他常用算法进行了对比,对比结果证明了AdaBoost算法在污水水质快速检测方面的有效性。
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关键词
ADABOOST
近红外光谱
机器学习
快速检测
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题名
基于AdaBoost学习策略的污水近红外光谱快速检测
1
作者
王劲夫
郭松杰
厉林聪
赵顺毅
栾小丽
刘飞
机构
江南大学物联网工程学院
杭州余杭水务控股集团有限公司信息中心
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第7期1314-1323,共10页
基金
江苏省自然科学基金杰出青年项目(BK20211528)。
文摘
对实际污水样本的近红外光谱数据进行建模,可以预测水质指标,实现污水水质监测。但实际污水样本的多样性不足,标签值集中在某个较低的区间内,样本间离散度低、区分度小,导致近红外光谱数据和标签值间的相关性较弱,一般的分类模型和回归模型的预测准确度较低。因此,利用自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)算法进行建模以提高模型的准确度,利用集成策略将多个子学习器组合为一个准确度更高的强学习器。此外,人为配置具有浓度梯度的标准样本对实际污水样本进行补充,以减弱实际污水样本的多样性不足对建模精度的影响。在不同数据集上对AdaBoost算法和其他常用算法进行了对比,对比结果证明了AdaBoost算法在污水水质快速检测方面的有效性。
关键词
ADABOOST
近红外光谱
机器学习
快速检测
Keywords
AdaBoost
near-infrared spectroscopy
machine learning
rapid detection
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AdaBoost学习策略的污水近红外光谱快速检测
王劲夫
郭松杰
厉林聪
赵顺毅
栾小丽
刘飞
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024
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