基于支持向量机的非线性荧光光谱的识别

提出将支持向量机网络应用于含不同浓度杂质气体的非线性荧光光谱的识别。由于原始光谱数据的光谱通道数目很大,首先用小波变换去噪压缩,然后采用主成分分析方法对光谱信息进行连续两次的特征提取。在保持原光谱数据主要信息基本不变的情况下,将数据维数由3979压缩到514(小波变换)并提取9个主成分。这样,不仅减少了网络的输入维数,而且加快了网络的训练速度。实验结果表明,无论对训练样本还是未学习过的测试样本,其正确识别率均可达到100%。网络的训练和测试速度较快,可以更有效地应用于大气杂质气体的实时监测。     

基于多类支持向量机的恒星光谱分类方法

支持向量机作为一种经典的分类方法被广泛应用于恒星光谱分类领域。该方法在实际应用中取得了较为理想的分类效果,但其面临无法解决多分类问题的挑战。在支持向量机的基础上,提出多类支持向量机,建立基于多类支持向量机的恒星光谱分类模型。该方法的最大优势是经过一次分类过程,可以确定多类样本的类属。SDSS DR8恒星光谱数据上的比较实验表明,本研究所提的方法较之已有多分类方法在分类性能上有一定的提升。     

基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别

文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.     

基于小波降噪与支持向量机的恒星光谱识别研究

提出了一种对恒星光谱识别的新方法。 根据恒星光谱数据的特性,我们以支持向量机为核心技术构建光谱识别器。 由于恒星光谱数据通常含有较高的噪声,如果直接进行分类,识别率往往较低。 因此作者首先采用小波分析的方法对原始光谱数据进行降噪预处理,提取光谱的特征,然后馈送到支持向量机完成对光谱数据的最终识别。 利用实际光谱数据(Jacoby, 1984)对所提出的技术进行检测,实验结果表明使用这种小波分析结合支持向量机的技术的识别效果要优于使用支持向量机结合主分量分析降维技术的识别方法。 另外,作者还比较了支持向量机与传统甄别分析的分类性能,对实际及合成光谱进行实验的结果显示了支持向量机的识别正确率不但优于常见的5种甄别分析方法的识别率,而且有较强的泛化能力。     

基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究

近红外光谱结合化学计量学方法对癌症的辅助诊断已有了文献报道.该文测定了77例不同生理阶段的子官内膜组织病理切片的近红外光谱,对其分别进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)以及二者联用的预处理方法,采用拉丁配分法选择3/4样本作为训练集,1/4样本作测试集,建立支持向量机(SVM)模型进行分类,并与基于同样预...     

基于支持向量机的水稻叶面积指数高光谱估算模型研究

为了研究支持向量机(SVM)对于作物农学参数高光谱估算的能力,通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻在不同生长期的冠层高光谱反射率(350～2 500 nm)。依据Ladsat-5的TM传感器波段宽度,将高光谱反射率转换为10种不同的植被指数。利用所有样本的植被指数和水稻叶面积指数(LAI),通过不同统计模型的模拟分析,依据模型的R2选取了三种相关性较高的统计关系(包括NDVI_green的指数关系、TCARI/OSAVI的乘幂关系和RVI₂的乘幂关系)。对这三种关系,通过具有不同核函数的SVM模型和相应统计模型对LAI进行估算。结果表明：所有的SVM模型都具有较低的均方根误差值,估算精度都高于相应的统计模型;基于TCARI/OSAVI的POLY核SVM具有最高的估算精度,其RMSE比相应的统计模型降低近11个百分点。因此,SVM方法用于水稻LAI高光谱估算具有良好的学习能力和鲁棒性。     

基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究

近红外光谱结合化学计量学方法对癌症的辅助诊断已有了文献报道.该文测定了77例不同生理阶段的子官内膜组织病理切片的近红外光谱,对其分别进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)以及二者联用的预处理方法,采用拉丁配分法选择3/4样本作为训练集,1/4样本作测试集,建立支持向量机(SVM)模型进行分类,并与基于同样预处理方法建立的偏最小二乘(PLS)模型分类结果进行了比较.SVM对正常、增生和癌变三类不同的组织样品分类结果较好,总分类正确率约92%,好于PLS模型的结果(最高正确率90%).研究结果表明,光谱数据的预处理和建模方法对分类结果有重要影响,SVM结合子宫内膜组织的近红外光谱有望发展成为一种新型的肿瘤诊断方法.     

支持向量机的动物血液光谱特征提取和识别分类

利用光谱检测和数据挖掘实现不同种类动物血液光谱数据的精确识别与分类具有重要意义,目前尚未见到较为完善及普适的相关研究报道。实验采集了鸽、鸡、鼠、羊四种动物全血和红细胞溶液(浓度为1%)的荧光光谱数据;基于小波变换的软阈值去噪方法,首先对原始光谱数据进行去噪处理,并确定了717个原始特征(包括荧光峰强度值、荧光峰连线斜率等4类特征);提出以“区分度统计量”为核心的特征提取方法,结合主成分分析法和平均影响值算法,实现了对717个原始特征到2个识别特征的高效筛选;进一步建立了径向基核函数的支持向量机分类器,对四类不同动物的全血荧光光谱数据实现了准确率为100%的识别分类,对红细胞荧光光谱数据实现了94.69%～99.12%的识别率;最后蒙特卡洛交叉验证的结果表明所提出的思路和方法对于动物全血溶液的识别分类具有较好的泛化能力,能对荧光光谱数据进行准确的识别分类,因此能够在进出口检查、食品安全、医药等领域发挥重要作用。针对动物血液荧光光谱,提出的基于“区分度统计量”的特征提取方法,相比于传统的人为特征选取方法,能够从大量原始特征中自动提取少量且有效的识别特征,具有较强的普适性和高效性,为其他领域的光谱特征提取和识别分类提供了一种新的思路。     

基于支持向量机的近红外光谱鉴别茶叶的真伪

快速准确地鉴别名优茶的真伪是当前茶叶行业亟待解决的一项重大课题。针对这一现状,提出了一种快速准确鉴别名优茶真伪的新思路。试验中,以碧螺春茶为研究对象,利用近红外光谱分析技术结合支持向量机(SVM)模式识别原理建立碧螺春茶真伪鉴别模型。试验结果显示,通过标准归一化(SNV)预处理,选取6500~5500 cm-1波长范围内的光谱经过主成分分析后,提取11个主成分,选用径向基函数(RBF)作为核函数建立的模型最佳。对训练集中的138个茶叶样本,模型的回判鉴别率达到93.48%;对90个独立样本进行预测时,模型的预测鉴别率达到84.44%。研究结果表明基于支持向量机的近红外光谱鉴别名优茶真伪的方法是可行的。     

基于支持向量机的舰船图像识别

支持向量机(SVM)是一种基于超平面分类的新的学习方法,具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理,以及实现支持向量机的序贯最小优化算法(SMO),并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明,该方法具有良好的分类性能。     

基于神经网络的光谱识别系统的设计与分析

光谱识别技术是光谱定性分析的基础。随着模式识别技术的发展,光谱识别技术已成为医药、环保、石化等行业进行快速检测的重要的手段。神经网络具有非线性映射、自适应学习、鲁棒性和容错性等特点,在信号处理、知识工程、模式识别等领域有着广泛的应用。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象,概述了运用神经网络进行模式识别的基本原理,随后根据光谱识别的具体要求,提出了基于多特征和神经网络的光谱识别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架。最后运用实例对该方法进行了说明。     

Infrasound signal classification based on spectral entropy and support vector machine

The operation speed of the algorithm is the critical factor in the real-time monitoring of infrasound signals. The existing methods mainly focus on how to improve the accuracy of classification and can’t be used in real time monitoring because of their slow running speed. We adopt spectral entropy into the feature extraction of infrasound signals. Combined with the support vector machine algorithm, the proposed method effectively extracted the signal features meanwhile greatly improved the operation efficiency. Experimental results show that the running speed of the proposed method is 1.0 s, which is far less than 4.7 s of the comparison method. So the proposed method can be applied in real-time monitoring of earthquakes, tsunamis, landslides and other infrasound events.     

模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地

用红外光谱法取得来自不同产地的中药材的中红外光谱,结合模式识别的方法实现中药产地的快速鉴别。采用了近邻法和多类支持向量机方法对采集自4个不同产地的269个白芷样本和6个不同产地的380个丹参样本进行了产地鉴别,得到的交叉验证准确率达99%,为中药材产地的自动鉴别探索了一条有效的途径。     

基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别方法

针对混合气体组分浓度分析中海量训练样本的获取、分析精度及实时在线分析等问题,将支持向量机这一新的信息处理方法和红外光谱分析法结合,提出了混合气体分布模式的概念。在此基础上,采用先进行混合气体分布模式识别,然后再进行混合气体分析的思路,在大量调查的基础上,研究探索了实际应用中可能出现的混合气体分布模式,确定60种混合气体分布模式,共计6 000个混合气体红外光谱数据样本用于模型的训练与检验。采用SMO算法实现了减量和增量的在线学习,最终建立了基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别模型。模型由模式识别和结果输出2层组成,模式识别层完成混合气体模式分布模式识别任务;结果输出层由60个SVM校正模型组成,完成具体的浓度分析任务。实验结果表明,该方法对混合气体分布模式的正确识别率不低于98.8%,可在小样本条件下对混合气体的分布模式进行在线识别,可在线实时加入新的混合气体分布模式,具有实际应用价值。     

光谱图像技术结合SAM算法识别自然场景下的成熟柑橘

为了实现采摘机器人在复杂的自然场景下正确识别树上果实,来完成果实采摘,研究了不同环境下柑橘的识别方法.针对复杂的自然环境的影响及传统方法的局限性,在可见光和近红外区域择选5个特征波长滤波片,采集得到5幅滤波后的图像,并利用光谱角分类算法完成柑橘识别.试验结果表明,在光照角度、光照强度等不同条件下,柑橘的识别准确度达到96%.研究表明,滤波片光谱图像技术结合光谱角分类算法可以有效地识别自然场景下的成熟柑橘.     

光谱图像技术结合SAM算法识别自然场景下的成熟柑橘

为了实现采摘机器人在复杂的自然场景下正确识别树上果实,来完成果实采摘,研究了不同环境下柑橘的识别方法.针对复杂的自然环境的影响及传统方法的局限性,在可见光和近红外区域择选5个特征波长滤波片,采集得到5幅滤波后的图像,并利用光谱角分类算法完成柑橘识别.试验结果表明,在光照角度、光照强度等不同条件下,柑橘的识别准确度达到96%.研究表明,滤波片光谱图像技术结合光谱角分类算法可以有效地识别自然场景下的成熟柑橘.     

拉曼光谱结合模式识别方法用于大豆原油掺伪的快速判别

大豆原油是我国的战略储备物资,然而目前储油市场上频繁出现大豆原油掺混的现象严重影响了食用油储备安全。基于此,通过大豆原油与部分植物精炼油拉曼谱图的特征差异,并结合主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)模式识别建立了大豆原油是否掺伪的快速判别方法。以28个大豆原油、46个精炼油、110个掺伪油的拉曼谱图为模型样本;选择位于780～1 800 cm-1波段的谱图,预处理方法同时采用Y轴强度校正、基线校正和谱图归一化法;在此基础上应用PCA法提取特征变量,即以贡献率最高前7个主成分为变量进行SVM分析。SVM校正模型的建立是以随机选取的20个大豆原油和75个掺伪油样组成校正集,以8个大豆原油和35个掺伪油样组成验证集,分别运用并比较四种核函数算法建立的大豆原油SVM分类模型,并采用网格搜索法(grid-search)优化模型的参数,以四种模型的分类性能作为评判标准。结果表明：应用线性核函数算法构建的SVM分类模型可以很好地完成掺伪大豆原油的判别,校正集识别准确率达到100%,预测结果的误判率为0,判别下限为2.5%。结果表明应用拉曼光谱结合化学计量学能够用于大豆原油掺伪的快速鉴别。拉曼光谱简便、快速、无损、几乎没有试剂消耗,适合现场检测,从而为大豆原油的掺伪分析提供了一种新的备选方法。     

基于线性光谱模型和支撑向量机的软硬分类方法

针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标地物混合区域和非目标地物区域。对于目标地物纯净区域和非目标地物区域采用硬分类方法(支撑向量机)快速提取分类信息;对于目标地物混合区域采用软分类方法(端元可变的线性混合像元分解)提取目标地物丰度信息,最后得到目标地物软硬分类结果。通过对北京地区ALOS图像的应用试验,并将新方法与支撑向量机、线性光谱混合模型进行比较,新方法的RMSE值为0.203,总量精度达到95.48%,高于支撑向量机和线性光谱混合模型。实验结果表明,新方法能够有效解决混合像元问题,提高图像分类精度。