图
5摇
交叉验证精度等高线示意
Fig. 5摇 Contour map of classification accuracy
的氧乐果样本
,
用氯化钯乙酸溶液作为比色剂
,
对比
色反应后溶液吸光度谱图利用
SVM
进行研究
。
实
验表明
:
1)
当氧乐果质量比较高时
,
吸光度曲线的走势
会发生变化
,
相关性变得较差
,
不适宜直接建立定量
预测模型
。
因此
,
将
60
个样本按照质量比的大小分
为低
、
中
、
高
3
个范围
,
利用
SVM
做三级分类预测
,
对质量比进行定性预测
,
实验结果表明
,
该方法是可
行的
。
2)
利用
SVM
进行分类建模时
,
比较了不同的归
一化方式和核函数
,
通过寻找最小
c
参数来确定最
佳参数
c
和
g
的值
。
最终确定了将数据归一化为
[0,1],
核函数为径向基函数
,
在较佳参数
c
= 1,
g
=
0郾 062 5
时建立预测模型
,
此时利用
5鄄
折交叉验证
,
验证集的预测精确度达到
96郾 774 2% 。
3)
本文虽然只研究了白菜中的氧乐果残留
,
但
是根据检测原理
,
该方法应该适用于其他含硫类的
有机磷农药
,
在样本浓度变化较大的范围内可以先
利用
SVM
进行分类
,
定性预测浓度范围
,
在每一类
范围中
,
可进一步进行浓度的定量检测
。
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77
第
33
卷 第
5
期
摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
李
摇
文等
:
基于比色光谱和
SVM
快速检测白菜中氧乐果农残方法
