發(fā)布時間：2017-10-03 21:17

  本文關鍵詞：基于Bootstrap-SVM在小樣本條件下光譜定量分析研究（英文）

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【摘要】：提出了一種在小樣本條件下建立光譜定量分析的新方法-Bootstrap-SVM模型。以道路瀝青為研究對象,共收集29個來自6個不同單位的瀝青樣本,利用所提方法建立了瀝青針入度定量分析模型。Bootstrap-SVM由Bootstrap重抽樣、噪聲注入及SVM三個步驟組成。為了對比所提方法的優(yōu)勢,對比了目前常用的PLS模型以及SVM模型。研究結果表明Bootstrap-SVM,PLS,SVM預測均方根誤差分別為0.773 5,2.889,1.784 4,所提方法預測精度最好,為小樣本條件下光譜定量分析提供了一種新的有效方法。
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術學院;
【關鍵詞】： 小樣本 Bootstrap 支持向量機
【基金】：Fundamental Research Founds for Central Universities(YS1404)
【分類號】：O657.3
【正文快照】： trum　quantitative　analysis　based　on　small　sample　set,whileIntroductionthe　spectrum　quantitative　analysis　based　on　large　sample　sethas　been　well　studied[1-4].In　the　cases　of　small　sample　set,it　　Spectrum　quantitative　analysis　，

本文編號：966783