结合PLS-DA与SVM的近红外光谱软测量方法

作者：董学锋; 戴连奎; 黄承伟

来源：浙江大学学报(工学版), 2012, (05): 824-829.

• 软测量
• 近红外光谱
• 偏最小二乘
• 支持向量机 soft-sensing
• near-infrared spectroscopy
• partial least squares
• support vector machine

为了提高近红外光谱分析精度,提出结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)的软测量方法(PLS-DA-SVM).该方法利用一组由不同类别组成的训练样本,引入二叉树进行多重分类,节点分类器由PLS-DA方法建立;利用偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)建立每类样本的定量模型.预测时,用PLS-DA分类树对待测样本进行分类,选择相应的PLS-SVM模型进行定量分析.实验利用PLS-DA-SVM方法和近红外光谱数据建立汽油的研究法辛烷值软测量模型,针对2个批次共计57个成品汽油样本进行蒙特卡洛交叉检验.结果表明,对汽油牌号进行识别,平均分类错误率为0.07%,低于其他常用分类方法...

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室; 浙江大学