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摘要：本发明的基于支持向量机的辐照样品EPR波谱自动筛选方法，对所采集的波谱数据进行预处理，将波谱数据拆分为训练集、测试集和预测集，搭建支持向量机模型，即SVM模型，传入训练波谱数据对所搭建的模型进行训练，传入测试波谱数据进行测试，判定模型是否合理。若模型合理，则采用训练好的模型预测未知标签波谱数据；若模型不合理，则重新搭建SVM模型。
主权项：1.一种基于支持向量机的辐照样品EPR波谱自动筛选方法，其特征在于，S1：采集各个波谱信号数据点的波谱xi_j，为各个波谱设置标签li；S2：构建距离两种不同标签值最近的数据点的临界超平面；S3：构建最优超平面H：wTx+b＝0，使得该最优超平面与两个临界超平面之间的距离最远；S4：计算分离两个类的间隔距离d；S5：引入拉格朗日算子，将该约束问题转换为对偶问题；S6：引入松弛变量ξi、奖惩因子C以及拉格朗日算子μ，提高分类的准确性；S7：引入核函数，将二维的向量映射到高空间维度；S8：通过训练集对波谱分类训练模型进行训练；S9：通过S7中的fx对所采集到的波谱信号进行归一化处理；S10：建立测试集，利用训练好的SVM模型输出需要预测波谱的类型；S11：计算各个种类波谱筛选准确率以及波谱筛选的总准确率。
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百度查询： 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 基于支持向量机的辐照样品EPR波谱自动筛选方法
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