一种基于最小二乘支持向量机法的常见废弃塑料分类方法

武影影; 邓文怡; 李晓英; 刘桂礼; 王晓飞

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一种基于最小二乘支持向量机法的常见废弃塑料分类方法

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将最小二乘支持向量机法(LS_SVM)应用于中红外光谱分析,建立一种新的对常见废弃塑料进行分类的方法.依据不同类别的塑料在红外波段具有不同的特征吸收峰,采用LS_SVM方法对塑料的中红外光谱数据进行处理,并与全局相关法、系统比较法进行比较.实验结果表明,LS_SVM进行分类的正确率为0.92.与全局相关法和系统比较法相比,LS_SVM分类正确率较高,其解决小样本问题效果显著,可应用于常见废弃塑料的分类.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2011年第1期|89-92|共4页
作者
武影影; 邓文怡; 李晓英; 刘桂礼; 王晓飞;
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作者单位

北京信息科技大学,现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192;

北京信息科技大学,现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192;

北京信息科技大学,现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192;

北京信息科技大学,现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192;

北京信息科技大学,现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
最小二乘支持向量机; 塑料分类; 中红外光谱分析;

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