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近红外光谱定量分析的新方法:半监督最小二乘支持向量回归机
摘要：在近红外光谱定量分析中,样品化学值测定的准确度是运用数学模型进行定量分析精确度的`理论极限.但能够准确获取化学值的样品数量比较少,许多模型在建模时只考虑这部分样品数据,而不考虑大量的无化学值的样品数据.针对该问题,本文在LS-SVR的基础上,提出了可以同时利用有化学值(标签)和无化学值样品数据的半监督LS-SVR(S2 LS-SVR)模型.类似于LS-SVR,该模型也只需求解一个线性方程组.最后,以烤烟样品数据集为实验材料,建立了四种样品成分(总糖、还原糖、总氮和烟碱)的定量分析模型.四种样品成分的预测值与实际值的平均误差分别为6.62％,7.56％,6.11％和8.20％,相关系数分别为0.974 1,0.973 3,0.923 0和0.948 6.经分析比较发现S2LS-SVR模型优于PLS和LS-SVR,从而验证了S2 LS-SVR模型的可行性和有效性. 作者： 李林[1]徐硕[2]安欣[3]张录达[4] Author： LI Lin[1] XU Shuo[2] AN Xin[3] ZHANG Lu-da[4] 作者单位： 中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100193中国科学技术信息研究所信息技术支持中心,北京,100038对外经济贸易大学国际经济与贸易学院,北京,100029中国农业大学理学院,北京,100193 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(10) 分类号： O657.3 关键词： 近红外光谱 化学计量学 半监督LS-SVR (S2 LS-SVR) 机标分类号： TG8 TG4 机标关键词： 近红外 光谱定量分析 新方法 半监督 最小二乘 支持向量回归机 Quantitative Analysis NIR Novel Approach 样品成分 定量分析模型 化学 数据集 线性方程组 相关系数 数学模型 数量比较 实验材料 理论极限 分析比较 基金项目： 国家“十一五”科技支撑计划，中央高校基本科研业务费专项资金，公益性行业(农业)科研专项【近红外光谱定量分析的新方法:半监督最小二乘支持向量回归机】相关文章：
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