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基于FTIR-SVM的西洋参与籽播参的分类研究
傅里叶变换红外光谱法 支持向量机 西洋参
2009/10/22
支持向量机(SVM)是根据统计理论提出的一种新的学习算法。文章以40个西洋参样品为实验材料，通过FTIR-SVM建立了西洋参样品与籽播参识别的模型。对学习训练集中的30个样品模型识别率为100%，对10个预测样品的识别准确率为90%。研究结果表明，FTIR-SVM可以用于中药西洋参与籽播参的区别。
含烃类混合气体具有组分多、组分浓度范围大的特点。为了解决海量混合气体光谱数据样本实际上是无法实现的难题，在大量调查的基础上，研究探索了实际工程中可能出现的混合气体分布模式，最后确定为15种混合气体分布子模式，共计5 500个光谱数据样本用于训练与检验。在此基础上，按照混合气体分布子模式识别→混合气体分析→结果输出的思路，提出了2层15子集的含烃类混合气体分析方法。多层次多子集软件集成框架以15种混...
基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别方法
支持向量机 红外光谱 校正模型 模式识别
2009/4/30
针对混合气体组分浓度分析中海量训练样本的获取、分析精度及实时在线分析等问题，将支持向量机这一新的信息处理方法和红外光谱分析法结合，提出了混合气体分布模式的概念。在此基础上，采用先进行混合气体分布模式识别，然后再进行混合气体分析的思路，在大量调查的基础上，研究探索了实际应用中可能出现的混合气体分布模式，确定60种混合气体分布模式，共计6 000个混合气体红外光谱数据样本用于模型的训练与检验。采用SM...