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《光谱学与光谱分析》 2008年06期
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基于核主成分分析和支持向量回归机的红外光谱多组分混合气体定量分析

郝惠敏  汤晓君  白鹏  刘君华  朱长纯  
【摘要】:提出了一种核主成分分析(KPCA)特征提取结合支持向量回归机(SVR)的红外光谱混合气体组分定量分析新方法。首先将特征吸收谱线严重重叠的混合气体光谱通过非线性变换映射到高维特征空间,然后在特征空间中再利用主成分分析法提取主成分,提取出的主成分作为SVR的输入建立校正模型,实现了甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七种组组分特征吸收光谱严重重叠的混合气体的定量分析。用KPCA-SVR所建模型对未知浓度混合气体的七种组分预测的RMSE(φ×10-6)较仅用SVR模型预测的RMSE(φ×10-6)降低了一个数量级。结果表明,核主成分分析法具有很强的非线性特征提取能力,可以充分利用全光谱数据并有效地消除光谱数据噪声,降低数据维数,与支持向量回归机结合可以提高红外光谱分析的精度,缩短模型计算时间,是一种有效的红外光谱分析新方法。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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2 周林峰;基于智能感官评估的服装供应链信息流反馈系统的研究[D];东华大学;2005年
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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8 万显烈,杨凤林,王慧卿;利用人工神经网络对空气中O_3浓度进行预测[J];中国环境科学;2003年01期
【相似文献】
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1 刘旭;陆文聪;王立升;;改进核函数算法在蛋白质分类中的应用[A];中国化学会第28届学术年会第14分会场摘要集[C];2012年
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