【摘 要】
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近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571002)资助.
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近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PC
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