红外光谱特征提取用于烯烃共轭类型

摘要：

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.

关键词： 遗传算法 支持向量机 烯烃 共轭类型 谱-构关系

作者: 张婧 谢微 李梦龙

作者单位: 四川大学,化学学院,四川,成都,610064

会议类型: 国内会议

会议名称: 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

会议地点: 南昌

会议语种:中文

页码: 423-424

在线出版日期: 2006-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）