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支持向量机分类与回归联合建模方法及其在拉曼光谱分析中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
多元校正分析模型的精度不仅依赖于模型的结构和参数,还很大程度上取决于训练样本的分布。实际过程中,训练样本通常呈现不均匀分布,导致基于全体样本的回归模型预测性能不理想。本文针对该问题提出了支持向量机分类与回归联合建模方法:首先使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器构建分类决策树,然后对每一类样本分别建立最小二乘支持向量机回归模型;对未知样本进行定量分析时,首先经过分类决策树分类,再根据分类信息选择相应的回归模型进行计算。针对汽油辛烷值拉曼光谱分析问题,基于全体样本建模的LS-SVM回归模型的标准预测误差为0.54,而采用本文方法所得的模型预测误差为0.22,大幅度地提高了分析精度。 相似文献
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随着人们生活水平的不断提升,高压清洗机市场得到了迅速发展,高压清洗机用高压泵的需求量也在迅速增加。因此有很多企业开始生产高压泵,但大部分发展得并不理想,产品不是性能达不到要求,就是质量问题不断,得不到市场认可。现根据从事高压泵设计工作的多年经验,总结了一些心得体会,以BS 3200高压泵为例,分析其设计注意要点,供相关人士参考。 相似文献
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目前用于拉曼光谱定量分析的方法,如PCA、PLS及SVM等算法需要较多的训练样本,且所建回归模型的外推性较差。间接硬建模(indirect hard modeling,IHM)是一种新型的光谱定量分析技术,适用于光谱的叠加及非线性变化情况,只需少量训练样本即可得到外推性较高的回归模型。但IHM方法需要已知混合物中所有常成分的光谱,这一条件在实际应用中较难达到。为此,提出了一种新的定量分析方法--直接硬建模算法(direct hard modeling,DHM)。新算法不需已知待测成分光谱,而是直接在混合物光谱中确定待测成分所对应的特征峰,然后利用特征峰面积与待测成分浓度之间建立线性模型。通过对PX装置中二甲苯成分的定量分析实验证明DHM具有训练样本数量少、回归模型稳健性强等优点。 相似文献
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阮华驱 《军民两用技术与产品》2015,(2)
电子汽车衡(electronic vehicle scale)是用于称量运输车辆货物重量的衡器,属于《数字指示秤检定规程》(JJG 539-97)规定的中准确度等级(Ⅲ)的固定式电子秤。由于电子汽车衡具有操作简便、称量迅速、准确度高的特点,广泛用于公路运输的贸易结算中。作为国家规定的强制检定计量器具,电子汽车衡工作环境特殊,容易受到各种因素影响而出现故障,通过计量检定可以发现问题、解决问题,并确保计量工作公正、准确及贸易结算的公平性。 相似文献
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针对石化企业PX装置在线分析存在的问题,系统地介绍在线拉曼光谱分析仪RS-6130的工作原理、系统组成与现场应用情况。实际投运结果表明:该仪表具有分析速度快、精度高、结果可靠及维护工作量少等优势,其主要技术指标已达到国际先进水平。 相似文献
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综述近几年邻苯二甲酸酯类化合物的前处理方法和分析检测技术,对各种方法做出评价,并展望今后相关分析方法的发展方向。 相似文献