基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用随着科学技术的发展，混合气体定量分析已经成为化学、环境、生命科学等领域不可或缺的一部分。混合气体定量分析是通过对混合气体中各种成分进行检测和

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定 量分析中的应用 随着科学技术的发展，混合气体定量分析已经成为化学、环境、生 命科学等领域不可或缺的一部分。混合气体定量分析是通过对混合气体 中各种成分进行检测和测量，进而确定它们在混合气体中所占比例的过 程。 支持向量机是一种非常经典的机器学习算法，可用于分类、回归和 异常检测等问题。支持向量机使用核函数映射来将数据集投影到高维空 间，使得它们可以被更好地分离。由于核函数的选取相当重要，许多研 究者在此方面进行了深入的研究和改进。 (PSO) 粒子群优化是一种有效的全局优化算法，模拟了许多小粒子在 搜索空间中探索的过程。这些小粒子通过类似于鸟群、鱼群等自组织群 体中信息共享和合作的方式，在搜索空间中不断寻找最好的解法。 在混合气体定量分析中，传统的最小二乘支持向量机经常遇到核函 数选取和样本不平衡等问题。为了提高最小二乘支持向量机的分类效 果，有研究者采用粒子群优化来确定最优核函数和优化参数。 PSO 首先，通过选取最优的核函数，找到最优的径向基函数核函数 和多项式核函数等非线性核函数。然后，将所选取的核函数作为输入， 使用最小二乘支持向量机进行分类。最后，通过粒子群优化来寻找最优 优化参数类进行优化求解。 该方法运用于混合气体定量分析中，得到了很好的效果。与传统的 SVM 方法相比，基于粒子群优化的最小二乘支持向量机方法在分类精度 和运行时间方面都有了明显的提高。此外，该方法在处理样本不平衡的 情况下也表现出色。 在研究中发现，这种方法不仅适用于混合气体定量分析，还可用于 其他领域的模式识别和数据分类问题。这为今后开展相关研究提供了创