基于集成最小二乘支持向量机方法的近红外光谱分析

针对近红外（Near Infrared,NIR）光谱测量中的小样本问题。本文提出了一种集成最小二乘支持向量机（Ensemble Least Squares Support Vector Machine,ELS-SVM）新算法。首先使用随机子空间算法（Random Subspace Method,RSM）原始高维变量空间划分为若干个低维度的子空间,然后分别在各个子空间建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型,最后构造一个集成结果来进行预测。针对一批柴油样本的实验结果表明,本法对柴油十六烷值的预测精度优于传统的LS-SVM方法。     

基于反馈和多最小二乘支持向量机的分数阶混沌系统控制

根据分数阶线性系统的稳定理论,将混沌系统分成稳定的线性部分和相应的非线性部分.设计主动控制器,对非线性部分进行补偿,从而将分数阶混沌系统控制到平衡点.为了提高主动控制器的补偿能力,提出基于反馈的多最小二乘支持向量机(M-LS-SVM)拟合模型.通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用LS-SVM建立子模型.为解决子模型相互之间的严重相关问题,提高模型的精度和鲁棒性,各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接.仿真实验表明该方法有助于提高补偿精度和系统响应指标. 关键词： 分数阶 混沌系统 多最小二乘支持向量机 反馈     

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.     

Modelling of chaotic systems based on modified weighted recurrent least squares support vector machines

Positive Lyapunov exponents cause the errors in modelling of the chaotic time series to grow exponentially. In this paper, we propose the modified version of the support vector machines (SVM) to deal with this problem. Based on recurrent least squares support vector machines (RLS-SVM), we introduce a weighted term to the cost function tocompensate the prediction errors resulting from the positive global Lyapunov exponents. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, we use the power spectrum and dynamic invariants involving the Lyapunov exponents and the correlation dimension as criterions, and then apply our method to the Santa Fe competition time series. The simulation results shows that the proposed method can capture the dynamics of the chaotic time series effectively.     

基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法研究

提出了基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法 .通过 5 .5 6mm ,7.6 2mm和 12 .7mm三种枪弹试验获取信号 ,用小波包分解激波信号 ,统计每个频带的能量特征 ,用支持向量机方法训练测试样本 ,获得了很好的分类效果 .仿真结果表明基于超音速飞行体产生的激波信号来识别目标是可行的 .     

转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析

应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量(SPAD)的快速检测。建立偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)鉴别模型,校正集的正确率为100%,同时应用连续投影算法(SPA)提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别模型,只用了全变量的0.3%进行建模,其预测集的正确率达到87.27%。在定量分析中,各模型的最优结果均来自经过正交信号校正(OSC)的光谱数据,经过SPA处理后的模型均优于最优的全波段PLS模型,说明SPA是一种有效的波长选择方法。最优SPAD值预测模型为SPA-LS-SVM,其相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.902 2和1.312 1,获得了满意的结果。这说明提出的SPA-LS-SVM方法能快速识别转基因水稻叶片并对SPAD值进行准确预测,为实现大田活体鉴别与连续监测提供了新方法。     

基于SVM回归模型的混合气体组分种类光谱识别方法

针对混合气体红外光谱分析中无法采用同一模型同时进行混合气体组分浓度的定量分析和组分种类的定性分析的问题,本文提出了基于SVM回归模型的混合气体组分种类光谱识别方法.通过详细推导,证明混合气体组分种类识别完全可以通过组分浓度分析的SVM回归模型来求解,混合气体组分种类识别是一种特殊的回归.实验结果显示,该方法的混合气体组分种类的正确识别率不小于92.5%.     

支持向量回归同时测定苯甲酸和水杨酸稳健模型的研究

按照均匀设计方法设计校正集实验数据,用支持向量回归方法(SVR)建立校正模型,采用留一交叉验证方法对SVR方法的参数进行优化,研究SVR稳健模型在分光光度法同时测定苯甲酸和水杨酸中的应用.结果表明,用不同日期测定的校正集数据建立SVR模型,对不同日期测定的检验集数据的预测结果也不同;检验集数据的测定日期与校正集数据的测定日期愈接近,则预测结果愈准确;将不同日期测定的校正集数据合并在一起建立SVR模型,模型的稳健性得到了明显的提高;将选定的校正集用于苯甲酸和水杨酸的同时测定,预测结果的回收率在97%-102%之间,结果满意.     

Combining clustering and classification for remote-sensing images using unlabeled data

A joint clustering and classification approach is proposed.This approach exploits unlabeled data for efficient clustering,which is applied in the classification with support vector machine(SVM) in the case of small-size training samples.The proposed method requires no prior information on data labels,and yields better cluster structures.Through cluster assumption and the notions of support vectors,the most confident k cluster centers and data points near the cluster boundaries are labeled and used to train a reliable SVM classifier.Our method gains better estimation of data distributions and mitigates the unrepresentative problem of small-size training samples.The data set collected from Landsat Thematic Mapper(Landsat TM-5) validates the effectiveness of the proposed approach.     

基于炉口火焰辐射测温的转炉终温预测研究

转炉炼钢的铁水终点温度是衡量铁水是否符合出钢要求的一个重要指标,目前仍主要依靠人工经验进行控制,其预测精度难以保证。为了能够有效的预测终点铁水的温度,并能满足不同的转炉炉口尺寸的要求,提出了一种基于炉口火焰温度测量的转炉终点铁水温度预测的新方法。利用可以采集可见光和近红外波段的微型光谱仪作为关键器件构建了炉口火焰辐射信息的采集系统,实现对转炉炼钢现场的炉口火焰辐射信息进行实时、有效的采集。同时综合考虑了炉口火焰的实际温度范围和现场的测量距离,通过改进的系统标定方法,对所构建的辐射信息采集系统进行标定,并利用双波长法获得了炉口火焰的辐射温度。鉴于炉口的火焰温度与炉内的铁水温度之间存在着一定的联系,还利用所测得的火焰温度以及与铁水温度相关的转炉吹炼过程参数,建立了基于支持向量机的炉内铁水温度的回归预测模型。对68炉现场采集到的转炉吹炼数据进行验证实验后表明该方法的预测精度要优于人工经验,且接近采用副枪的铁水温度测量方式,可为中小型转炉的终点温度预测提供一种有效可行的方案。