【摘 要】
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近红外数据主成分降维后的因子筛选是建模的关键问题,一般是按照主成分贡献率的大小依次选择主成分因子。本文利用遗传算法进行主成分降维后的因子选择,然后利用支持向量回归
【机 构】
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上海烟草集团有限责任公司技术中心,上海大学材料科学与工程学院,
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近红外数据主成分降维后的因子筛选是建模的关键问题,一般是按照主成分贡献率的大小依次选择主成分因子。本文利用遗传算法进行主成分降维后的因子选择,然后利用支持向量回归方法建立烟叶中淀粉含量的定量预报模型。计算结果表明:用遗传算法和支持向量回归方法联合建模,对于训练集和独立测试集所得淀粉含量计算值与实验室之间的相关系数平方分别为0.91和0.90,结果优于利用主成分贡献率筛选变量后再用支持向量回归建模的结果。
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