【摘 要】
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在近红外光谱定量分析中,许多模型分开考虑各种样品成分含量,失去了样品成分间潜在的联系。针对该问题,文章将建模分析每种样品成分含量的问题看作一个任务,将同时建模分析所
【机 构】
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中国科学技术信息研究所信息技术支持中心,对外经济贸易大学国际经济与贸易学院,中国农业大学理学院
【基金项目】
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国家“十一五”科技支撑计划（2006BAH03B03）, 中国科学技术信息研究所重点工作项目（2009KP01-3-2）, 中央高校基本科研业务费专项资金（2009-2-05）资助
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在近红外光谱定量分析中,许多模型分开考虑各种样品成分含量,失去了样品成分间潜在的联系。针对该问题,文章将建模分析每种样品成分含量的问题看作一个任务,将同时建模分析所有样品成分含量的问题转换为多任务学习问题。在LS-SVR的基础上,提出了多任务LS-SVR（MTLS-SVR）,并给出一种有效的大规模问题求解算法。最后,以高粱样品数据集为实验材料,建立了三种样品成分（蛋白质,赖氨酸及淀粉）的同时定量分析模型。三种样品成分的预测值与实际值的平均相对误差分别为1.52%,3.04%和1.01%,相关系数分别为0.
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