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| 基于SVM的混合气体红外光谱分析关键技术研究 | |
| 作者姓名： | 白鹏 李彦 张斌 刘君华 |
| 作者单位： | 1.空军工程大学 理学院,西安 710051 空军工程大学理学院电子系电路教研室 空军工程大学理学院电子系电路教研室 西安交通大学电气工程学院 |
| 摘 要： | 为了解决海量混合气体光谱数据样本无法获取、混合气体组分气体特征吸收谱线重叠、混合气体组分浓度分布的随意性等问题,将支持向量机用于混合气体红外光谱分析中.提出了光谱数据样本特征选择、数据预处理、SVM校正模型参量优化及层次式混合气体光谱分析结构等关键技术.实验分析了上述4项关键技术对分析结果的影响.实验结果显示,采用关键技术的混合气体组分浓度分析的最大绝对误差为2.93%,最大平均绝对误差为0.73%. |
| 关 键 词： | 支持向量机 校正模型 红外光谱 定量分析 |
| 文章编号： | 1004-4213(2008)03-0566-7 |
| 收稿时间： | 2006-10-19 |
| 修稿时间： | 2006-10-19 |
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