【摘 要】
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以LS-SVM算法为基础,建立了权重可优化的多因变量LS-SVM回归模型,给出了相应的算法（MLS-SVM）,并从理论上说明了它与LS-SVM的关系。以64个高粱样品为实验材料,其中建模集与预测
【机 构】
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中国农业大学理学院,中国农业大学信息与电气工程学院,对外经济贸易大学国际经济与贸易学院
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以LS-SVM算法为基础,建立了权重可优化的多因变量LS-SVM回归模型,给出了相应的算法（MLS-SVM）,并从理论上说明了它与LS-SVM的关系。以64个高粱样品为实验材料,其中建模集与预测集中样品的比例为51∶13。从区间[0,1]之间均匀地随机选取5组权重,根据预测平均相对误差最小的准则,按照LOO方式确定了一组合适的权重及参数,建立了近红外光谱同时分析三个化学组分蛋白质、赖氨酸和淀粉的多因变量定量分析模型。结果得到三个组分模型的预测值与实际值的平均相对误差分别为1.65%,6.47%和1.37%
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