【摘 要】
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为了提高近红外光谱定量分析的精度和效率,提出以改进二进制蝙蝠算法同步优化参数和特征波长的LS-SVM模型。首先将动态速度权重和Cauchy随机扰动融入蝙蝠算法,并用V-shaped函
【基金项目】
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四川省教育厅2018年度科研项目,项目号:18ZB0316,南充职业技术学院2017年度科研课题,项目号:ZRB1704.
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为了提高近红外光谱定量分析的精度和效率,提出以改进二进制蝙蝠算法同步优化参数和特征波长的LS-SVM模型。首先将动态速度权重和Cauchy随机扰动融入蝙蝠算法,并用V-shaped函数将其离散化,得到WCBBA算法;然后以RMSECV为适应度函数,用WCBBA算法对LS-SVM模型的参数和特征波长进行同步优化;最后根据优化结果建立近红外光谱定量校正模型,并用于180个柴油样本的运动黏度测定。结果表明,该模型的各项性能指标优异,能够用于实际检测工作。
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