本發(fā)明涉及基于改進(jìn)蜜獾算法結(jié)合近紅外光譜的阻燃塑料分類(lèi)方法,屬于近紅外光譜應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)阻燃塑料近紅外光譜的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,并按照7∶3的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;利用SVM算法建立阻燃塑料近紅外光譜的分類(lèi)模型;利用訓(xùn)練集結(jié)合MPA?HBA算法優(yōu)化SVM模型的參數(shù)c和g;選取最優(yōu)的SVM參數(shù)構(gòu)建模型,對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)并判斷分類(lèi)結(jié)果的正確率。本發(fā)明采用近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)結(jié)合尋優(yōu)算法和分類(lèi)算法在阻燃塑料分類(lèi)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用填補(bǔ)了我國(guó)在工業(yè)上阻燃塑料快速無(wú)損檢測(cè)的空白,具有檢測(cè)速度快、檢測(cè)準(zhǔn)確率高、相較傳統(tǒng)檢測(cè)無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn)。
聲明:
“基于改進(jìn)蜜獾算法結(jié)合近紅外光譜的阻燃塑料分類(lèi)方法” 該技術(shù)專(zhuān)利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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