采用单脉冲激发LIBS结合NCA-SVM模型的物质分类方法

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采用单脉冲激发LIBS结合NCA-SVM模型的物质分类方法
申请号:CN202510722189
申请日期:2025-05-30
公开号:CN120629120A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种采用单脉冲激发LIBS结合NCA‑SVM模型的物质分类方法,该方法具体为:1:采集光谱数据;2:对光谱数据进行内标处理;3:采用NCA模型对NCA‑SVM模型训练集的光谱变量进行权重标定:4:按照权重的大小对光谱变量进行排序,并依次将每一个权重作为光谱变量选择权重阈值,同行进行相应操作,最终获得SVM模型使用的最优光谱变量集、最优的惩罚参数c和可变参数g;5:根据最优光谱变量集、最优的惩罚参数c和可变参数g获得到训练好的NCA‑SVM模型;6:使用训练好的NCA‑SVM模型对拟被分类物质进行分类识别;本发明可对物质快速准确分类,非常适合在线快速自动化分析。
技术关键词
物质分类方法 变量 正则化参数 单脉冲 错误率 校准 支持向量机模型 矩阵 交叉验证法 染色体 LIBS系统 译码 编码 标签 数据 训练集 成分分析 遗传算法 基体
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