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红外光谱特征提取用于烯烃共轭类型

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将遗传算法与偏最小二乘法(GA-PLS)相结合对烯烃的红外光谱进行特征筛选,针对每一层分类所挑选出来的包含少量特征点的4个光谱片段区所构建的支持向量机(SVM)分类模型效果比全谱好,极大地减少了模型中的变量个数,降低了模型的复杂程度,提高了预测的准确度.

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来源
《中国化学会第九届分析化学年会暨全国原子光谱学术会议》|2006年|423-424|共2页
会议地点南昌
作者
张婧; 谢微; 李梦龙;
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作者单位

中国化学会;

南昌大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类仪器分析法（物理及物理化学分析法）;
关键词
遗传算法; 支持向量机; 烯烃; 共轭类型; 谱-构关系;

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