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支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究

张录达;苏时光;王来生;李军会;杨丽明

  支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型。对学习集中33个样品模型识别准确率为100%;对70个预测样品的识别准确率为9677%,为中药大黄的快速识别提供了参考。研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性。通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想,以引起化学计量学工作者的进一步关注。……   
[关键词]:支持向量机;近红外光谱;化学计量学;中药大黄
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《光谱学与光谱分析2005年01期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)