%0 Journal Article
%T 基于局部最小二乘支持向量机的光谱定量分析
%A 包鑫
%A 戴连奎
%J 分析化学
%P 75-78
%D 2008
%X 提出了一种基于局部最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归方法,以克服待测参数和光谱数据间的非线性。本方法首先通过欧式距离选取局部训练样本子集,然后利用该子集建立LSSVM校正模型。由于每个测试样本建模时要选取不同的训练样本,因此提出相对距离的概念用来改进高斯核函数,使LSSVM的参数对于不同的训练样本具有自调整功能。针对一批汽油样本的实验结果表明,本方法的预测精度优于常见的局部线性建模方法和全局建模方法。
%K 光谱分析
%K 局部建模
%K 最小二乘支持向量机
%K 近红外光谱
%U http://210.14.121.5:8080/fxhx/CN/abstract/abstract6738.htm