基于主成分分析和支持向量机的太赫兹光谱冰片鉴别

利用主成分分析方法结合支持向量机建立了太赫兹时域光谱冰片种类鉴别模型。冰片是一些常用中成药的重要成分,由于其来源多、真假易混淆,在制药和交易环节,迫切需要快速、简便、准确的检测、鉴别方法。太赫兹时域光谱技术是利用太赫兹脉冲表征物质性质的一种新兴光谱技术。实验使用透射式太赫兹时域光谱系统分别获得了艾片、合成冰片和梅片三种冰片在0.2～2 THz之间的吸收谱线。通过主成分分析,做出了第一、第二主成分二维得分图以及第一、二、三主成分三维得分图,两者对三种不同种类冰片都具有很好的聚类效果。用前十个主成分的得分值矩阵代替原光谱数据,通过对三种冰片的60组样本训练,对未知的60组样本鉴别,建立了四种不同核函数的支持向量机模型。对比结果表明,径向基核函数构建的支持向量机对三种冰片的分类鉴别准确率均为100%,由此我们确定选择具有径向基核函数的支持向量机建立冰片种类的鉴别模型。此外,在含噪情况下,四种核函数SVM获得的总分类准确率都在85%以上,说明支持向量机具有很强的泛化能力。主成分分析结合支持向量机方法对冰片太赫兹光谱具有很好的分类和鉴别效果,为冰片等中成药剂的种类鉴别提供了一种新思路。     

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。     

主成分分析结合支持向量机辅助激光诱导击穿光谱对塑料快速分类识别

大量废弃的塑料制品给生态环境造成严重破坏,当务之急是要对塑料进行分类回收.传统的分类方法普遍存在成本高,效率低,操作复杂等问题,不能满足工业生产的需要.激光诱导击穿光谱技术由于具备简单灵活,快速灵敏等优点,在物质鉴别领域有广泛应用.采用激光诱导击穿光谱技术结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法对20种塑料进...     

三维荧光光谱结合PCA-SVM对几种浓香型白酒的鉴别

提出一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。运用FLS920荧光光谱仪测量了七个不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱,不同品牌浓香型白酒的荧光光谱特征相似,仅凭荧光特征参数较难区分。采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法,求解光谱数据中每一激发波长下,荧光强度对发射波长的一阶和二阶偏导数,选取db7紧支撑正交小波对数据进行压缩,选择4尺度分解后的近似系数作为新的数据矩阵,然后做主成分分析(PCA)。将提取的主成分作为支持向量机(SVM)的输入,并利用K-fold交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数c和γ,建立不同品牌白酒的分类鉴别模型。从每个品牌白酒中随机选取14个样本,共98个样本组成训练集,其余的42个样本组成预测集。分别比较了数据不求偏导,对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。结果表明：三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后,结合主成分分析和支持向量机能很好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别,模型的准确率为98.98%,预测集的准确率为100%。该方法具有简单,快速,成本低的优点,可为中国白酒的检测和鉴别技术的发展提供帮助。     

基于主成分分析和支持向量机的山羊绒原料品种鉴别分析

提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别羊绒原料品种的新方法。山羊绒的外观形态和品质特征随着山羊绒原料的品种不同有很大的区别,快速、有效、正确地鉴别山羊绒纤维,对山羊绒及其制品的生产与交易具有重要的意义。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种山羊绒原料的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种山羊绒原料进行聚类分析并获取山羊绒原料的近红外指纹图谱,再结合支持向量机技术进行品种鉴别。用主成分1,2和3对所有建模样本的得分值做出的得分图,分析聚类效果,将主成分分析得到的10个主成分作为支持向量机的输入,应用数据挖掘新方法—支持向量机对山羊绒原料品种进行鉴别。通过对5个山羊绒原料品种共100个样本的训练,对未知的75个样本进行鉴别,建立了山羊绒原料品种鉴别的支持向量机的分类模型,并对比了四种核函数的支持向量机的分类性能,结果表明,具有高斯核函数的支持向量机对山羊绒原料的鉴别准确率达到100%。说明文章提出主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的分类和鉴别作用,为山羊绒原料的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康.因此,识别和处理油类污染非常重要.由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物.但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别.基于此,利用...     

三维荧光光谱结合IGOA-SVM分类鉴别油类污染物

溢油污染是一种典型的环境污染形式,通过多重渠道危害着生物多样性和人类自身安全。因此,针对油类污染物自身组成成分及其特性,采用多种方法相结合的方式,对其进行实时、精确、高效的检测对生态环境监测具有重要意义。三维荧光光谱分析法以其检测精度高、实时性好、操作简便、干扰性小等优势在荧光类物质检测领域应用十分广泛。三维荧光光谱结合支持向量机等算法在物质分类鉴别和浓度预测方面取得较好的成效,但仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。将三维荧光光谱与改进蚱蜢优化支持向量机算法(IGOA-SVM)相结合,提出一种对油类污染物分类鉴别的新方法。首先,以0.1 mol·L^-1十二烷基硫酸钠溶液作为溶剂,将0#柴油、 95#汽油和煤油以不同浓度配比配制成0#柴油和95#汽油、 0#柴油和煤油两组分混合样本20个和18个,三组分混合样本20个,各取一半为训练集和测试集。然后,采用F-7000荧光光谱仪采集混合溶液的荧光数据,分析三种油的标准溶液及配制的混合溶液,发现荧光光谱均在一定范围内存在不同程度的重叠现象,仅利用光谱检测无法准确鉴别。最后,结合混沌初始化、精英优化算法和差分进化算法对...     

太赫兹时域光谱结合主成分分析线性判别和支持向量机用于大黄样品鉴定

太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱,然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。根据样本的吸收系数建立了主成分分析-线性判别分析和支持向量机的定性分类模型,并对正品和非正品大黄样本的分类模型进行了交叉验证。模型的预测能力和稳定性使用自助拉丁配分进行评价,使用50次自助拉丁配分,配分数为4。使用主成分分析-线性判别分析和支持向量机均得到了满意的结果。提出的方法证明是一种方便、无污染、准确和无需化学处理的鉴定大黄样本的方法。该文提出的步骤可以应用于其他中草药分类和生产的质量控制。     

基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究

为了探究一种新型高效的树种鉴别方法,以桉木、杉木、落叶松、马尾松和樟子松近红外光谱数据为研究对象,分别建立了基于主成分分析和支持向量机的木材树种定性识别模型。在主成分识别模型中,样本光谱数据经过预处理后绘制了其二维和三维主成分得分图,可以看出：主成分分析得分图能有效区分五种木材树种,且三维得分图比二维得分图更能直观、清晰展示树种之间的差异,表明主成分分析在可视化层面上可对小样本树种进行有效判别。在支持向量机识别模型中,分别建立了以遗传算法和粒子群算法为代表的智能算法优化支持向量机树种识别模型,结果显示,遗传算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为95.71%,测试集预测准确率为94.29%,算法用时134.08 s;粒子群算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为94.29%,测试集预测准确率为100.00%,算法用时19.98 s,表明基于智能算法支持向量机树种识别模型能够实现对木材树种的有效鉴别。该研究对近红外光谱分析技术在木材科学领域的应用进行了有益探索,为木材树种的快速识别提供了新方法。     

基于三维荧光光谱和四元数主成分分析的食醋品牌溯源研究

提出基于四元数主成分分析的三维荧光光谱特征提取新方法,并将其运用于品牌食醋溯源研究。首先利用F7000荧光光谱仪测得不同品牌食醋样本的三维荧光光谱数据,获取样本的等高线图和三维投影图,并进行三维荧光等高线图分析;然后利用激发波长分别为380,360和400 nm下的发射光谱数据建立食醋三维荧光光谱数据的四元数并行表示模型,对四元数荧光光谱矩阵进行四元数主成分特征提取,并基于乘积运算、模值运算和求和运算三种方法对提取出来的四元数主成分特征进行特征融合;最后将融合特征作为K近邻分类器的输入,得到不同食醋品牌的最优分类模型。分别讨论三种不同特征融合方法和四元数主成分个数与最终模型分类正确率之间的关系。针对四个不同食醋品牌120个样本的分析结果可得：基于求和特征融合运算所得到的融合特征可以利用最少的特征数目,建立最优的溯源模型,样本预测集溯源正确率可达100%。研究结果表明：四元数主成分特征提取和特征融合方法能够并行表示三维荧光光谱数据所蕴含的丰富信息,为三维荧光光谱数据分析提供新思路。     

多波长透射光谱特征提取结合支持向量机的水体细菌识别方法研究

实现水体致病菌的快速识别检测对防控由水体微生物污染引起的大规模疾病爆发有重要的现实意义.生化鉴定、核酸检测等常规细菌检测方法存在耗费时间长、需要精密的实验仪器等特点,不足以满足水体细菌微生物的快速实时在线监测.由于细菌的多波长透射光谱包含较丰富的特征信息,并且这项光谱检测技术具有快速简便、无接触、无污染等优点,近年来成...     

基于支持向量机的模型传递方法研究

模型传递是以数学方法通过在2台不同仪器之间寻求一种变换关系来增强光谱仪数据通用性、可比性的一种基本途径。由于实际测量数据具有非线性特征,加上校正样本集合的有限性,使得解决小样本条件下非线性关系的模型传递问题显得尤为重要。文章在概述支持向量机基本原理的基础上,探讨了支持向量机方法在光谱仪的模型传递问题中的应用,提出了基于支持向量机的分段直接校正方法,最后采用计算机模拟的方式对该方法进行了举例说明,并和人工神经网络方法进行了相应的比较。     

基于可见光-近红外光谱的煤岩识别方法实验研究

以淮南矿区谢桥矿和潘二矿的煤和岩石样本为研究对象,通过地物光谱仪采集样本反射率光谱曲线,同时检测样本氧化物含量、水分、灰分及挥发分含量,将样本的反射率光谱曲线和样本成分含量分别作为自变量,样本类别“煤”和“岩石”两种矿物类型作为因变量,建立煤和岩石识别模型对煤和岩石进行二分类。该研究主要采用三种模型,分别为主成分分析结合支持向量机(PCA-SVM)、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)模型和核主成分分析结合支持向量机(KPCA-SVM)模型。结果表明,基于可见光近红外光谱的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为95.5%,验证平均精度约为90.56%;基于样本成分的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为98.5%,验证平均精度约为95%。