基于試驗設(shè)計的白酒譜圖特征選擇及支持向量機參數(shù)優(yōu)化研究.pdf

1、有效快捷的白酒檢測方法對于杜絕市場上假冒偽劣白酒具有重要意義，儀器檢測手段結(jié)合模式識別方法進行白酒的品質(zhì)鑒定日益廣泛。特征變量選擇和識別算法建立及優(yōu)化是模式識別的關(guān)鍵任務(wù)，特征變量的選擇本質(zhì)是優(yōu)化問題，試驗設(shè)計是解決優(yōu)化問題的重要工具，支持向量機（Support Vector Machine,SVM）是一種性能優(yōu)良的機器學(xué)習(xí)算法。本文基于試驗設(shè)計和支持向量機算法對白酒的品牌分類問題進行了相關(guān)研究。
　　本文首先運用正交試驗方法對從

2、UCI基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫選取的3個數(shù)據(jù)集進行特征選擇，實驗結(jié)果驗證了應(yīng)用該方法進行特征選擇是可行有效的，然后將試驗設(shè)計方法應(yīng)用于白酒質(zhì)譜特征選擇中，并對比分析了其他特征選擇方法。利用單光子電離飛行時間質(zhì)譜（SinglePhotonIonizationTime ofFlightMassSpectrometry，SPI-TOFMS）以頂空進樣方式采集白酒譜圖，通過對原始譜圖進行適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)轉(zhuǎn)換，生成六類430個譜圖特征，通過Fisher比率將特征維度

3、降為200，以SVM為分類器應(yīng)用正交試驗設(shè)計方法進行特征挑選，實驗得到68個優(yōu)化譜圖特征，結(jié)果表明正交試驗設(shè)計（Orthogonal Experiment Design，OED）方法能夠有效地去除白酒數(shù)據(jù)集的冗余特征。
　　本文通過分析關(guān)鍵參數(shù)對支持向量機設(shè)計的影響，引出參數(shù)優(yōu)化的重要性。梳理現(xiàn)階段常用的三種優(yōu)化算法，對OED方法選擇出的白酒特征數(shù)據(jù)進行支持向量機參數(shù)優(yōu)化實驗，分析不同參數(shù)尋優(yōu)方法對支持向量機分類器性能的影響。針對