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专利介绍
平台严控核验 保障专利真实有效
基本信息
基于支持向量机模型的实测光谱曲线中异常光谱剔除方法
| 申请号 | CN201410264086.9 | 分类号 | |
|---|---|---|---|
| 申请日期 | 2014-06-13 | 有效期 | |
| 公开日期 | 2017-08-11 | 公开号 | CN104063710B |
| 发明人/设计人 | 詹**缘 | 权利人 | 武*学 |
| 专利类型 | 未知 | 十象顾问 | 刘欢 联系TA |
摘要介绍
本发明公开了一种基于支持向量机模型的实测光谱曲线中异常光谱的剔除方法，利用机器学习理论中支持向量机分类方法思想设置阈值剔除异常光谱，通过交叉验证方法自动参数寻优找出最佳模型参数进而对光谱数据进行分类，避免了人工设置阈值或不断调整阈值的主观性、低效率等问题，能规模化应用于大量光谱数据的处理，并且有效提高了精度和准确性。本发明选取的RBF核函数具有泛化能力强、收敛速度快的特点。本发明还增加了对惩罚系数C、RBF核函数中的间隔参数γ进行寻优的参数选取步骤，结合训练光谱建立SVM二分类算法模型也即支持向量机模型，更进一步的优化了最后异常光谱剔除的结果。
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