文献类型：期刊文章

作　　者：梁龙[1,2,3,4] 房桂干[1,2,3,4] 吴珽[1,2,3,4] 崔宏辉[1,2,3,4] 张新民[5] 赵振义[5]

机构地区：[1]中国林业科学研究院林产化学工业研究所 [2]江苏省生物质能源与材料重点实验室 [3]国家林业局林产化学工程重点开放性实验室 [4]生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京210042 [5]华夏科创仪器有限公司,北京100085

出　　处：《分析测试学报》

基　　金：国家林业局948项目(2014-4-31)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：1

起止页码：101-106

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、JST、RSC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：将稳定度自适应重加权采样特征变量选择算法用于支持向量机定性分析(Support vector machine-stability competitive adaptive reweighted sampling,SVM-SCARS)。该算法通过对数据多次采样建模计算各变量的稳定度值,稳定度值能更加客观准确地评估变量在建模中的作用,因此可作为变量重要性的评价依据。通过循环迭代方式,采用自适应重加权采样技术逐步筛选变量,然后以每次循环所得变量子集建立SVM模型,并以模型交叉验证分类正确率(Correct classification rate of cross validation,CCRCV)评估子集优劣,确定最优特征变量子集。将该算法结合漫反射近红外光谱技术建立了制浆造纸常用木材的树种识别模型,实现了对4种桉木和2种相思木的快速识别分类。最终共筛选出15个特征变量建立分类模型,模型对各树种分类的正确率达97.9%,具有较好的分类效果。与全光谱模型和递归特征消除支持向量机模型相比,SVM-SCARS能够筛选出更少的特征变量,且模型具有更好的预测性能和稳定性。研究结果表明,SVM-SCARS算法能够有效优化光谱特征变量,提高近红外在线分析模型在木材材性分析中的稳健性和适用性。

关 键 词：近红外光谱 支持向量机 变量选择  树种识别  制浆造纸

分 类 号：O657.3] F762.4[化学类]