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以符合Lambert-Beer定律的光谱信息为研究对象，建立了基于支持向量机的光谱混合气体组分分析模型，并对分析模型进行了实验：模拟混合气体的光谱信息，配制了18个组分浓度不同的样本，其中9个样本作为训练集，另外9个样本作为检验集。实验表明，支持向量机的预测结果要优于神经网络的预测结果。
基于支持向量机的红外光谱混合气体组分分析
【摘 要】
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以符合Lambert-Beer定律的光谱信息为研究对象，建立了基于支持向量机的光谱混合气体组分分析模型，并对分析模型进行了实验：模拟混合气体的光谱信息，配制了18个组分浓度不同的样本
【机 构】
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襄樊学院数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机时代
【发表日期】
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2010年1期
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