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为克服异常训练样本对校正模型的负面影响,提出了一种加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的改进算法,解决了原有算法存在的迭代收敛问题,并将其运用于光谱定量分析。实验结果表明与原有算法相比,WLS-SVM改进算法显著增强了对异常样本的检测能力,并大幅度地提高了校正模型的稳健性。
加权最小二乘支持向量机改进算法及其在光谱定量分析中的应用
【摘 要】
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为克服异常训练样本对校正模型的负面影响,提出了一种加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的改进算法,解决了原有算法存在的迭代收敛问题,并将其运用于光谱定量分析。实验结果表明
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【出 处】
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分析化学
【发表日期】
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2007年3期
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