为了进一步提高多组分气体分析的准确度,对采用AOTF-NIR光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取,随后将提取得到的潜变量作为支持向量回归机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示,PLS特征提取耦合SVR对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。

MLSSVR 多输出最小二乘支持向量回归机 1.简介 1.1。 描述 多元输出回归旨在学习从多元输入特征空间到多元输出空间的映射。 尽管它具有潜在的用途，但是最小二乘支持向量回归机（LS-SVR）的标准公式[1] [2]无法应对多输出情况。 通常的过程是训练多个独立的LS-SVR，从而忽略不同输出之间潜在的（潜在的）非线性交叉相关性。 为了解决这个问题，受多任务学习方法（如[3]）的启发，Xu等。 al。 [4]提出了一种新颖的方法，即多输出设置下的多输出LS-SVR（MLS-SVR）。 MLSSVR是MLS-SVR的MATLAB实现，在[4]中具有更有效的训练算法。 1.2。 新闻，评论和错误报告。 我们非常感谢您的任何建议，评论和错误报告。 1.3。 执照 MLSSVR是免费的MATLAB工具箱； 您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它； 许

压缩文件包含LSSVR的MATLAB工具箱，里面有MATLAB的子程序，添加到MATLAB路径后可以直接调用，亲测有效；还有英文版的说明书和翻译版，英文基本都能看懂。