加权最小二乘支持向量机改进算法及其在光谱定量分析中的应用

作者：吕剑峰; 戴连奎

来源：分析化学, 2007, (03): 340-344.

• 支持向量机
• 异常检测
• 稳健建模
• 近红外光谱 Support vector machines
• anomaly detection
• robust modeling
• near-infrared spectroscopy

为克服异常训练样本对校正模型的负面影响,提出了一种加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的改进算法,解决了原有算法存在的迭代收敛问题,并将其运用于光谱定量分析。实验结果表明与原有算法相比,WLS-SVM改进算法显著增强了对异常样本的检测能力,并大幅度地提高了校正模型的稳健性。