粒子群优化的svm算法在气体分析中的应用 application of svm algorithm for particle swarm optimization in quantitative analysis of gas.pdfVIP

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2017-08-12 发布于上海
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粒子群优化的svm算法在气体分析中的应用 application of svm algorithm for particle swarm optimization in quantitative analysis of gas

第26卷第7期电子测量与仪器学报 v口{，26ND．7 · · 2012年7月 JoURNALoFELEcTRoNICMEASUREMENTANDINsTRUMENT 635 DOI：10-372副SP．J．1187，2012．00635 粒子群优化的SVM算法在气体分析中的应用金翠云崔瑶王颖 (北京化工大学信息科学与技术学院，北京lo0029) 摘要：提出一种用于电子鼻气体定量分析的基于粒子群参数优化的sVM算法。引入群能量守恒粒子群算法对sVM模型孛的参数送行优化，获得最优参数维合。以减小定量分析中懿平均相对误差。实验结果表明，弓；人群能量守恒的粒子群优化算法 2．17％降低到O．35％，所提出的算法有效地提高了拟合的精度，从而进一步提高预测精度。关键词：电子鼻；粒子群；支持向量机；气体定量分析中图分类号：TP212．6，TN99文献标识码：A 国家标准学科分类代码：530．14 ofSVM for swam in of quantitatiVeanalysisgas ApplicationalgorithmparticIeoptimization Jin CuiYao Cuiyun WallgYing and of ofInfoⅡnationscience Chemical (College TechnologyBeijingUniversity Technology，Beijing100029，China) is of noseisanelectronicmimic usedtoidentificatjon Abstract：Electronic bi0109ical01factorysystem，which aIld basedon totlle analysis．SVMalgorimm sw舢optimization(PSO)isapplied qualitativequantitativegas panicle elecⅡ伽iciIlthe ofthe isbasedonVC mestnlcturalnskofthe nose quantitativeanalysjsgas．SVM meory，using principle of nonlinear and isan basedon its good maPpingabiIitygene『aliza：tionab滁y．PSOalgorjthm me of main i