粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模

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研究简报 | 更新时间：2023-07-14

- 粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模
- 暂无标题
- 分析测试学报 2010年第12期页码：1215-1219
- 作者机构：
  
  1. 中国烟草广东工业有限公司技术中心
  2. 中山大学化学与化学工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(20875106);广东省自然科学基金资助项目(9151027501000003);中国烟草广东工业有限公司资助项目(I05XM-QK[2008]017)
- DOI：
  中图分类号：
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程志颖, 孔浩辉, 张俊, 等. 粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模[J]. 分析测试学报, 2010,(12):1215-1219.
程志颖, 孔浩辉, 张俊, 等. 粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模[J]. 分析测试学报, 2010,(12):1215-1219. DOI：

DOI：

研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性。

最小二乘法支持向量机粒子群优化算法烟草小麦近红外光谱

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