利用曲波变换的SVM非线性激光荧光光谱油种实时识别方法

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摘要:提出一种非线性激光荧光光谱实时识别方法,首先利用离散曲波变换对预处理的荧光谱进行分解,得到不同角度和尺度的变换系数,并利用三层分解中的低频系数形成特征向量;然后构建重油、柴油、原油等船舶常见油种的支持向量机进行训练;最后利用训练好的支持向量机进行油膜光谱分类.结果表明,采用基离散曲波变换和支持向量机的分类方法,不依赖大样本训练,输入向量为曲波分解后的低频系数部分,训练样本少,支持向量数量大幅降低,从而缩短运算时间,具有实时性,与传统方法比较,更为有效,识别率更高. 作者: 李颖  陈澎  兰国新  于纯妍 Author: LI Ying  CHEN Peng  LAN Guo-xin  YU Chun-yan 作者单位: 大连海事大学环境信息研究所,辽宁大连,116026 期 刊: 光谱学与光谱分析   ISTICEISCIPKU Journal: Spectroscopy and Spectral Analysis 年,卷(期): 2012, 32(5) 分类号: X87 关键词: 曲波变换    激光荧光光谱    油种识别    机标分类号: 机标关键词: 基金项目: 国家自然科学基金 利用曲波变换的SVM非线性激光荧光光谱油种实时识别方法[期刊论文]  光谱学与光谱分析 --2012, 32(5)李颖  陈澎  兰国新  于纯妍提出一种非线性激光荧光光谱实时识别方法,首先利用离散曲波变换对预处理的荧光谱进行分解,得到不同角度和尺度的变换系数,并利用三层分解中的低频系数形成特征向量;然后构建重油、柴油、原油等船舶常见油种的支持向量机进...
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