加权最小二乘支持向量机稳健化迭代算法及其在光谱分析中的应用

包鑫; 戴连奎

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加权最小二乘支持向量机稳健化迭代算法及其在光谱分析中的应用

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为克服光谱分析中异常训练样本的影响,提出了一种加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的稳健化迭代算法.针对原始WLS-SVM在收敛性和稳健性方面的不足,提出了一种新的求取回归误差的方法,从而从根本上解决了WLS-SVM的收敛性问题;同时对原始算法求权值的步骤进行了修正,采用回归误差的中值作为计算加权值的比较基准,大幅度提高了WLS-SVM的稳健性.将算法应用于光谱定量分析中,实验结果证明了该方法是收敛的,并且崩溃点在35%左右,是一种有效的稳健建模方法.

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来源
《化学学报》 |2009年第10期|1081-1086|共6页
作者
包鑫; 戴连奎;
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作者单位

浙江大学工业控制技术国家重点实验室;

杭州;

310027;

浙江大学工业控制技术国家重点实验室;

杭州;

310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类化学;
关键词
光谱分析; 最小二乘支持向量机; 收敛性; 稳健性; 崩溃点;

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