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研究了最小二乘法支持向量机（LSSVM）应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法（PSO）优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法（PLS）比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性。
粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模
【摘 要】
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研究了最小二乘法支持向量机（LSSVM）应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法（PSO）优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并
【机 构】
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中国烟草广东工业有限公司技术中心,中山大学化学与化学工程学院
【出 处】
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分析测试学报
【发表日期】
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2010年12期
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