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.     

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。     

基于近红外光谱与支持向量机的纸浆卡伯值在线测量

提出了用近红外光谱漫反射技术和支持向量机建模方法实现纸浆卡伯值在线测量的新方法。采集45份松木浆样品的近红外漫反射光谱,选择各样品15个振动吸收峰对应的吸收率,采用动态独立分量分析(DICA)对输入样本数据进行特征提取,建立基于支持向量机(SVM)的纸浆卡伯值预测模型。45份样品中选择35份组成校正集,另10份作为预测集对模型进行验证。基于支持向量机的纸浆卡伯值预测模型外部验证均方差和确定系数分别为0.26和0.93;基于线性回归的纸浆卡伯值预测模型外部验证均方差和确定系数分别为0.45和0.81。研究结果不仅表明纸浆卡伯值近红外测量方法的可行性和有效性,而且验证了基于支持向量机的纸浆卡伯值预测模型比线性回归模型具有更高的准确性和鲁棒性。     

灰度关联分析结合支持向量机用于近红外光谱研究

灰度关联分析是通过关联度的计算来理清系统中各因素之间的主次关系,找出影响较大的因素。简述了灰度关联分析的基本原理,并利用其对180个烟草样品的近红外谱进行了谱区优化,选取其中120个样品用于建模,另外60个样品用于模型检验。进一步利用偏最小二乘法和径向基支持向量机法分别建立了烟草样品的总糖、还原糖、烟碱及总氮的定量分析模型。结果表明,将灰度关联分析与支持向量机法联合用于烟草近红外光谱四个组分的定量分析,其模型的泛化能力和预测精度均有较明显的提高,从而能够有效地提高建模效率。     

基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究

提出出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法.应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函数类型进行了详细的分析和讨论.试验结果表明,当c=0.339 2,g=32时,测试集的预测准确率可达98.182%,可以作为初步测定苜蓿秋眠类型的手段之一.同时,与主成分回归分析、偏最小二乘法、BP神经网络、LVQ神经网络等方法相比较的结果表明,PCA-SVM模型可以有效地解决小样本问题,且可以避免陷入局部极小.     

近红外光谱结合一类支持向量机算法检测鸡蛋的新鲜度

研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10 000～4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息,优选了3个主成分作为模型的输入向量,然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中,对相关参数进行了优化,试验结果显示在相同条件下,OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识别率均为80%,传统的支持向量机对新鲜度的识别率为100%,对非新鲜度的识别率却为0%。研究结果表明利用近红外光谱快速识别鸡蛋新鲜度方法是可行的;OC-SVM算法为训练样本数量不平衡提供了一种有效的解决方法。     

基于稀疏非负矩阵分解和支持向量机的海洋溢油近红外光谱鉴别分析

提出一种海洋溢油近红外光谱特征提取与种类鉴别新方法.海面溢油种类鉴别对现场应急处置方案的制定和可疑溢油源的追踪具有重要意义.采用傅里叶变换近红外光谱仪测定汽油、柴油、煤油三类模拟海洋溢油样本的近红外光谱,基于稀疏非负矩阵分解算法对光谱进行特征提取,采用五重交义检验,对210个样本进行训练,建立基于支持向量机的溢油光谱定...     

基于近红外光谱和最小二乘支持向量机的聚丙烯酰胺类型鉴别

提出了一种基于近红外光谱分析技术和最小二乘支持向量机的鉴别方法,能够快速、无损鉴别聚丙烯酰胺的三种类型。获取非离子,阴离子和阳离子等三种类型的聚丙烯酰胺样本的近红外漫反射光谱,用主成分分析方法对样本光谱数据进行降维,并提取主成分。基于前三个主成分对三种类型的聚丙烯酰胺样本进行聚类分析,并将主成分作为最小二乘支持向量机的输入。通过基于网格搜索的交叉验证方式优化最小二乘支持向量机的参数和作为其输入的主成分个数。每种类型聚丙烯酰胺各采集60个样本,共采集180个样本,每种类型样本随机选取45个样本,共135样本作为训练样本集,剩余45个样本作为测试集。为了验证该方法能否鉴别掺假样本,制备了掺入不同比例非离子聚丙烯酰胺的5个阴离子和5个阳离子聚丙烯酰胺样本。采用基于训练样本集交叉验证预测误差的F统计显著性检验方法来确定样本的鉴别结果误差阈值。结果表明,预测测试集时,准确率为100%。预测10个混和样本时,所有混合样本都被准确识别出。说明该方法能快速无损鉴别不同类型的聚丙烯酰胺并且具有掺假鉴别能力,为聚丙烯酰胺类型的快速鉴别提供了一种新方法。     

Logistic回归算法结合近红外光谱对子宫内膜癌组织切片分类的研究

子宫内膜癌是一种常见的妇科癌症。实验将Logistic回归作为一种建模方法引入到子宫内膜癌分类诊断模型中。77个样本通过主成分判别分析和支持向量机判别分析进行降维,应用拉丁配分方法选择训练集和测试集并确定Logistic回归模型参数。结果表明,Logistic回归模型不仅能够对样本进行正确的分类,而且能将样本的分类归属趋势与临床诊断结果很好的一致。主成分判别分析结合Logistic回归有望发展为一种近红外光谱检测癌症组织的新方法。     

近红外光谱结合灰狼算法优化支持向量机实现烟叶产地快速鉴别

烟草是一种成分复杂的天然植物,地理位置、生长条件等外界因素直接影响着烟叶的品质;我国烟叶种植范围十分广泛,每个产区种植的烟叶都有其独特的风格特征,不同产区的烟叶配比对卷烟的质量起着决定性的作用。为实现烟叶产地准确、快速判别,基于近红外光谱(NIRS),采用灰狼算法(GWO)优化的支持向量机(SVM)算法实现烟叶产地鉴别分类。以8个产地的824个烟叶样本为研究对象,基于x-y距离样本集划分(SPXY)方法得到校正集617个和验证集207个样品。首先应用最佳波长筛选方法,如竞争自适应加权采样(CARS)和随机青蛙(RF)算法减少光谱冗余信息,最终从1 609个变量中分别获得141和534个与产地相关的重要变量,并以此输入SVM作为建模数据,接下来在相同搜索范围内比较了粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)和GWO对SVM分类模型的优化效果。结果表明,经RF筛选后的光谱变量较CARS具有更好的产地建模性能,其中RF-GWO-SVM对8个产地烟叶的整体判别正确率达到了96.62%,相较于RF-PSO-SVM和RF-GA-SVM正确率更高。同时,RF-GWO-SVM的运行时间分别比RF-PS...     

Mixture gas component concentration analysis based on support vector machine and infrared spectrum

A novel quantitative analysis method of multi-component mixture gas concentration based on support vector machine (SVM) and spectroscopy is proposed. Through transformation of the kernel function, the seriously overlapped and nonlinear spectrum data are transformed in high-dimensional space, but the highdimensional data can be processed in the original space. Some factors, such as kernel function, range of the wavelength, and penalty coefficient, are discussed. This method is applied to the quantitative analysis of natural gas components concentration, and the component concentration maximal deviation is 2.28%.     

Variational quantum support vector machine based on Hadamard test

Classical machine learning algorithms seem to be totally incapable of processing tremendous amounts of data, while quantum machine learning algorithms could deal with big data with ease and provide exponential acceleration over classical counterparts. Meanwhile, variational quantum algorithms are widely proposed to solve relevant computational problems on noisy, intermediate-scale quantum devices. In this paper, we apply variational quantum algorithms to quantum support vector machines and demonstrate a proof-of-principle numerical experiment of this algorithm. In addition, in the classification stage, fewer qubits, shorter circuit depth, and simpler measurement requirements show its superiority over the former algorithms.     

基于组合支持向量机的水声目标智能识别研究

为解决水声目标小样本模式识别问题,有效地提高复杂海洋环境中的识别精度,提出了一种基于经验模式分解(EMD)、特征距离评估技术(FDET)和组合支持向量机(CSVMs)的水声目标智能识别方法。首先,将滤波、Hilbert包络解调和EMD等信号处理方法对水声目标的辐射噪声信号进行预处理,提取7个包含原始信号和预处理信号的时域和频域统计特征的特征集。然后,通过FDET从原始特征集中选择出7个敏感特征集。最后,将7个敏感特征集输入到7个支持向量机分类器中,利用遗传算法对7个分类器的结果进行合并,构成CSVMs分类器,从而实现对水声目标的智能识别。将该方法应用于舰船等水声目标的识别中,研究结果表明,该方法的识别性能优于单一SVMs分类器:同时,经过FDET得到的敏感特征集能明显地提高识别精度。     

基于近红外光谱的高精度测温系统

目前红外测温方法难以消除复杂环境下外来辐射的干扰,导致测温精度低,设计了一种高精度的红外测温系统。该系统提出了由宽带滤光片和三级干涉滤光器结合的滤光方法,根据该方法对高温物体发出的近红外光谱进行滤光,将高温背景光和环境干扰光滤掉,得到两个单色光谱,经红外探测器接收获得其辐射功率比,通过计算得出物体温度。该系统透过的单色光谱带宽仅有1nm,将透射光谱以外的背景光辐射和环境光源辐射抑制达8个数量级,降低了因被测对象周围环境升温引起的测温误差,提高测温系统的精度。最后通过实验验证了该测温系统的可行性,精度达0.2%。     

基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究

在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段(1 100~1 700 nm)采用主成分分析法(PCA)结合自组织竞争神经网络方法,对90#,93#和97#成品汽油建立定性识别模型。在建立定性模型前先用PCA法对原始数据进行主成分压缩。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积可信度已达97%,取前3个主成分的32个波长点的吸光度作为神经网络的输入,建立三层自组织竞争神经网络模型。神经网络模型的学习参数为0.01,网络训练迭代次数为500。结果表明,基于主成分分析结合自组织竞争神经网络方法建立的近红外光谱鉴别成品汽油的模型鉴别准确率高、方法可行。     

基于FT-NIR的微生物快速鉴定方法研究

微生物细胞的傅里叶变换近红外光谱(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIR)反映了细胞成分的分子振动信息,具有的高度特异性,为寻求一种基于FT-NIR的微生物快速鉴定方法提供了可能。文章通过采集1株酵母和5株细菌标准菌株的近红外漫反射光谱,采用主成分分析法对光谱数据进行了分析,构建了基于FT-NIR的微生物快速鉴定模型。分析结果表明:①光谱鉴别指数Dy1y2值范围为1.61±1.05～10.97±6.65,重现性良好;②建立的基于线性判别分析模型的鉴定准确率为100%,基于人工神经网络模型的预测结果平均相对误差为5.75%,预测准确率高。研究结果证实该方法可以实现基于FT-NIR结合多元数学统计方法的微生物快速鉴定,并具有广阔的产业应用前景。     

基于支持向量机的自动目标识别算法

基于对目标识别精确性的要求,提出了基于支持向量机的自动目标识别算法。介绍了基于支持向量机的自动目标识别系统的组成和识别流程,实现了目标的特征提取、SVM分类器的参数寻优,并将优化的SVM模型应用于未知图像的目标识别中。实验表明,该方法识别效果良好,具有较好的抗复杂背景的能力。     

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.