【摘 要】
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提出一种用于电子鼻气体定量分析的基于粒子群参数优化的SVM算法。引入群能量守恒粒子群算法对SVM模型中的参数进行优化,获得最优参数组合,以减小定量分析中的平均相对误差。
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提出一种用于电子鼻气体定量分析的基于粒子群参数优化的SVM算法。引入群能量守恒粒子群算法对SVM模型中的参数进行优化,获得最优参数组合,以减小定量分析中的平均相对误差。实验结果表明,引入群能量守恒的粒子群优化算法（SEC-PSO）对SVM回归模型中的参数进行优化,使参数的确定更为合理,与单纯基于SVM的方法相比平均相对误差由原来的2.17%降低到0.35%,所提出的算法有效地提高了拟合的精度,从而进一步提高预测精度。
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