【摘 要】
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为了加强硫化橡胶及其助剂的检测分析,对外表、气味或者特性相似的橡胶及其助剂准确分类,将改进的粒子群优化支持向量机的建模方法引入到太赫兹光谱的定性分析中。结果表明,
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西自动检测技术与仪器重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61841502),广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA281341),广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金资助项目(YQ19102)
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为了加强硫化橡胶及其助剂的检测分析,对外表、气味或者特性相似的橡胶及其助剂准确分类,将改进的粒子群优化支持向量机的建模方法引入到太赫兹光谱的定性分析中。结果表明,针对不同的数据集,本研究算法最低的综合分类正确率为81.25%;相较于传统粒子群优化的支持向量机算法,本算法在识别时间上也有所提高,时间耗费整体小于9.40s。该方法针对不同数据集可以稳定、准确地分类,为硫化橡胶及其助剂的定性分析提供了新的研究思路。
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