基于支持向量机的多组分气体分析
林继鹏，刘君华
（西安交通大学电气工程学院，710049,西安）
摘要:
针对因缺少大量分析数据样本而制约多组分气体定量分析的问题，提出一种基于正则理论和最优二次规划的最小二乘支持向量机的定量分析方法.
该方法能在获得模型参数全局最优点的同时保证训练误差为0，因而能较好地消除多组分气体分析间的交叉敏感现象，利用其良好的非线性映射能力，对多组分气体的试验数据进行处理的结果表明，该方法可使系统的交叉灵敏度约为处理前的1/81.
关键词: 支持向量机；统计学习；红外分析仪器；气体分析
中图分类号: TP18 文献标识码: A 文章编号: 0253-987X(2005)06-0586-04