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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,
Source Publication红外,
2012
Volume(09),Issue:9Pages:pp41-45
Abstract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。
Keyword先验信息 / 支持向量机 / 红外光谱 / 定性分析
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/12917
Collection智能制造技术与系统研究中心_多维数据分析
Corresponding Author姜安
Recommended Citation
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.
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