基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法
姜安; 胡勇; 彭江涛; 谢启伟; 彭思龙,
2012
发表期刊红外,
卷号(09),期号:9页码:pp41-45
摘要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。
关键词先验信息 / 支持向量机 / 红外光谱 / 定性分析
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/12917
专题智能制造技术与系统研究中心_多维数据分析
通讯作者姜安
推荐引用方式
GB/T 7714
姜安,胡勇,彭江涛,等. 基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法[J]. 红外,,2012,(09),(9):pp41-45.
APA 姜安,胡勇,彭江涛,谢启伟,&彭思龙,.(2012).基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法.红外,,(09),(9),pp41-45.
MLA 姜安,et al."基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法".红外, (09),.9(2012):pp41-45.
条目包含的文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法(701KB)期刊论文作者接受稿暂不开放CC BY-NC-SA请求全文
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[姜安]的文章
[胡勇]的文章
[彭江涛]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[姜安]的文章
[胡勇]的文章
[彭江涛]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[姜安]的文章
[胡勇]的文章
[彭江涛]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。