%0 Journal Article
%T 基于模糊隶属度的近红外光谱模型鲁棒性分析
%A 高珏
%A 李海森
%A 徐超
%A 朱培逸
%J 哈尔滨工程大学学报
%D 2015
%R 10.3969/j.issn.1006-7043.201312026
%X 针对近红外光谱模型存在的鲁棒性问题,在模型建立时引入模糊隶属度,提出了一种自动生成模糊隶属度的方法.建立光谱样本的数据域描述函数,引入信任因子和舍弃因子,通过映射关系得到模糊隶属度函数,参数寻优后自动生成每个样本的模糊隶属度.在此基础上建立了基于FSVM的苹果糖度回归模型.试验结果表明,对比常规的MLR、PLSR和SVM模型,FSVM模型在训练样本变化和高斯噪声、乘性噪声、基线漂移、基线倾斜和波长漂移这5种噪声的分别作用下表现出最佳的性能.模糊隶属度的引入提高了近红外光谱模型的泛化能力和抗噪能力,改善了模型的鲁棒性.
%K 鲁棒性
%K 模糊隶属度
%K 近红外光谱
%K 建模
%K 噪声
%K 数据域描述
%U http://heuxb.hrbeu.edu.cn/oa/darticle.aspx?type=view&id=20150306