【摘 要】
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提出一种非线性激光荧光光谱实时识别方法,首先利用离散曲波变换对预处理的荧光谱进行分解,得到不同角度和尺度的变换系数,并利用三层分解中的低频系数形成特征向量;然后构建
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41071260 41171329）资助
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提出一种非线性激光荧光光谱实时识别方法,首先利用离散曲波变换对预处理的荧光谱进行分解,得到不同角度和尺度的变换系数,并利用三层分解中的低频系数形成特征向量;然后构建重油、柴油、原油等船舶常见油种的支持向量机进行训练;最后利用训练好的支持向量机进行油膜光谱分类。结果表明,采用基离散曲波变换和支持向量机的分类方法,不依赖大样本训练,输入向量为曲波分解后的低频系数部分,训练样本少,支持向量数量大幅降低,从而缩短运算时间,具有实时性,与传统方法比较,更为有效,识别率更高。
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