一种基于最小二乘支持向量机的除草剂鉴别方法

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。

主权项

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；3)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；4)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；5)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。