【摘要】 本发明公开一种基于最小二乘支持向量机的除草剂鉴别方法。主要包括以下步骤：首先应用太赫兹时域光谱系统对训练样品集进行检测，获得太赫兹时域光谱；然后经傅里叶变换和太赫兹光学参数提取模型，计算吸收系数谱，并利用偏最小二乘法提取有效特征向量，以有效特征向量为基础建立除草剂鉴别模型数据库；再利用太赫兹时域光谱系统检测预测样品集，得到太赫兹时域光谱，然后经傅里叶变换和太赫兹光学参数提取模型，计算吸收系数谱，并利用偏最小二乘法提取有效特征向量，最后调用已经建立的除草剂鉴别模型数据库，利用最小二乘支持向量机确定预测样品集的类别。本发明可实现除草剂的快速、准确鉴别，在药物分析与鉴别等领域有广阔的应用前景。 【专利类型】发明授权 【申请人】中国计量学院 【申请人类型】学校 【申请人地址】310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】上城区 【申请号】CN201210052723.7 【申请日】2012-03-02 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102590135B 【公开公告日】2014-06-04 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102590135B 【授权公告日】2014-06-04 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G01N21/3586; G01N21/3577; G01N21/3581 【发明人】王强; 马冶浩; 李兰玉 【主权项内容】一种基于最小二乘支持向量机的除草剂鉴别方法，其特征在于它的步骤如下：1)选择马来酰肼、2-甲-4-氯丙酸2种除草剂来制备训练样品集和预测样品集，其中训练样品集中含有7个马来酰肼样品和7个2-甲-4-氯丙酸样品，预测样品集中含有7个马来酰肼样品和7个2-甲-4-氯丙酸样品；2)利用太赫兹时域光谱系统对训练样品集进行检测，得到太赫兹时域光谱，并经傅里叶变换和太赫兹光学参数提取模型，计算得到训练样品集的吸收系数谱，利用偏最小二乘法对吸收系数谱提取有效特征向量，并以训练样品集的有效特征向量为基础，建立除草剂鉴别模型数据库X；设定输出向量Y, 以除草剂鉴别模型数据库X和输出向量Y为基础，利用最小二乘支持向量机建立除草剂鉴别模型；3)利用太赫兹时域光谱系统对预测样品集进行检测，得到太赫兹时域光谱，并经傅里叶变换和太赫兹光学参数提取模型，计算得到预测样品集的吸收系数谱，利用偏最小二乘法提取有效特征向量，把预测样品集的有效特征向量作为预测集Z；4)最后将预测集Z输入基于最小二乘支持向量机的除草剂鉴别模型，用于验证除草剂鉴别模型的鉴别准确性；所述的步骤2)为：利用偏最小二乘法对训练样品集的吸收系数谱提取有效特征向量，建立除草剂鉴别模型数据库X和输出向量Y，X、Y表达式如下：X=x11x12· · · x1k· · · x1nx21x22· · · x2k· · · x2n· · · · · · · · · · · · xm1xm2· · · xm3· · · xmn, ]]>Y＝[y1y2...yk...yn]T式中，m表示训练样品集中样品数量，n表示训练样品集的有效特征向量维数，其中，m=14，n=2；根据输入的鉴别模型数据库X，通过核函数将除草剂鉴别模型数据库X映射到高维空间S，在S空间内构造最优分类面，采用的核函数是径向基核函数，公式如下：K(xp, xq)=exp(- （，） 【当前权利人】中国计量学院 【当前专利权人地址】浙江省杭州市下沙高教园区学源街 【统一社会信用代码】123300004700090698 【被引证次数】1 【被他引次数】1.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】18

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