| 一种基于最小二乘支持向量机法的常见废弃塑料分类方法 |
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| 引用本文： | 武影影,邓文怡,李晓英,刘桂礼,王晓飞. 一种基于最小二乘支持向量机法的常见废弃塑料分类方法[J]. Canadian Metallurgical Quarterly, 2011, 26(1) |
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| 作者姓名： | 武影影 邓文怡 李晓英 刘桂礼 王晓飞 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学,现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192 |
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| 基金项目： | 现代测控技术教育部重点实验室资助项目 |
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| 摘 要： | 将最小二乘支持向量机法(LS_SVM)应用于中红外光谱分析,建立一种新的对常见废弃塑料进行分类的方法.依据不同类别的塑料在红外波段具有不同的特征吸收峰,采用LS_SVM方法对塑料的中红外光谱数据进行处理,并与全局相关法、系统比较法进行比较.实验结果表明,LS_SVM进行分类的正确率为0.92.与全局相关法和系统比较法相比,LS_SVM分类正确率较高,其解决小样本问题效果显著,可应用于常见废弃塑料的分类.
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 塑料分类 中红外光谱分析 |
Classification method for the common waste plastics based on the least squares support vector machines |
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| WU Ying-ying,DENG Wen-yi,LI Xiao-ying,LIU Gui-li,WANG Xiao-fei. Classification method for the common waste plastics based on the least squares support vector machines[J]. Canadian Metallurgical Quarterly, 2011, 26(1) |
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| Authors: | WU Ying-ying DENG Wen-yi LI Xiao-ying LIU Gui-li WANG Xiao-fei |
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