本文選題：拉曼光譜　切入點(diǎn)：粒子群優(yōu)化　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種將拉曼光譜和基于粒子群的最小二乘支持向量機(jī)(PSO-LSSVM)算法相結(jié)合快速定量檢測(cè)三組分食用調(diào)和油含量的方法。以三組分的食用調(diào)和油為研究對(duì)象,對(duì)拉曼光譜分四步進(jìn)行了預(yù)處理,進(jìn)而準(zhǔn)確提取拉曼光譜的特征峰強(qiáng)度。以訓(xùn)練集樣本的特征峰強(qiáng)度和調(diào)和油樣品的百分比含量作為回歸預(yù)測(cè)模型的輸入值和輸出值,建立LSSVM和PSO-LSSVM數(shù)學(xué)模型,通過(guò)測(cè)試集樣本的相關(guān)系數(shù)和均方誤差對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行分析。非線性建模的最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)算法的核函數(shù)參數(shù)σ和正則化參數(shù)γ對(duì)模型的學(xué)習(xí)和泛化能力影響很大,導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力過(guò)度依賴于參數(shù)——在優(yōu)化步長(zhǎng)過(guò)小時(shí)耗時(shí)較長(zhǎng),過(guò)大時(shí)又無(wú)法得到全局最優(yōu)值。提出的PSO-LSSVM算法,利用粒子群全局優(yōu)化能力和收斂速度快的特點(diǎn)對(duì)LSSVM的模型參數(shù)σ和γ進(jìn)行優(yōu)化,從而克服LSSVM算法中耗時(shí)與盲目性的問(wèn)題。分析結(jié)果表明,PSO-LSSVM算法對(duì)三組分食用調(diào)和油中大豆油、花生油和葵花仁油定量預(yù)測(cè)模型的測(cè)試集相關(guān)系數(shù)分別為0.967 7,0.997 2,0.995 3;均方誤差分別為0.054 9,0.009 2,0.047 1。與LSSVM算法相比,PSO-LSSVM模型的預(yù)測(cè)精度更高。因此,該方法可以快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)三組分食用調(diào)和油的含量。
[Abstract]:In this paper, a fast and quantitative method for detecting the content of three components of edible blending oil by combining Raman spectrum with PSO-LSSVM-based least squares support vector machine (LSSVM) algorithm is proposed. The three-component edible blending oil is taken as the object of study. The Raman spectrum was pretreated in four steps, and the characteristic peak intensity of the Raman spectrum was extracted accurately. The input and output values of the regression prediction model were determined by using the characteristic peak strength of the training set sample and the percentage content of the blending oil sample as the input value and output value of the regression prediction model. Establish mathematical models of LSSVM and PSO-LSSVM, The prediction ability of the model is analyzed by correlation coefficient and mean square error of test set. Learning and generalization of kernel function parameter 蟽 and regularization parameter 緯 of the least squares support vector machine (LSSVM) algorithm for nonlinear modeling. The influence of chemical ability is very great. The prediction accuracy and generalization ability of the model are too dependent on the parameters. The proposed PSO-LSSVM algorithm can not get the global optimal value when the optimization step is too long. The model parameters 蟽 and 緯 of LSSVM are optimized by using the global optimization ability and fast convergence speed of PSO, which can overcome the problems of time consuming and blindness in LSSVM algorithm. The analysis results show that PSO-LSSVM algorithm can be used to solve the problem of soybean oil in three-component edible blending oil. The correlation coefficient of the quantitative prediction model for peanut oil and sunflower kernel oil is 0.967 7 / 0.997 / 20.995 3 and the mean square error is 0.054 9 / 0.009 / 2 / 0.0471.Compared with the LSSVM algorithm, the prediction accuracy of the PSO-LSSVM model is higher than that of the LSSVM algorithm. The content of edible blending oil was detected accurately.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院河北省特種光纖與光纖傳感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61205068) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2013M541200) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2014203125) 燕山大學(xué)“新銳工程”人才支持計(jì)劃項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：O433;TP18;TS227

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本文編號(hào)：1605518