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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：一种可选择算法结合分光光度法预测溶液浓度模型的方法,首先通过精密仪器采集光谱数据，应用自制系统对数据进行预处理；然后应用基于遗传算法优化的支持向量机算法进行光谱回归建模分析；接着应用支持向量回归算法进行光谱回归建模分析；再应用基于布谷鸟算法优化的支持向量机算法进行光谱回归建模分析；最后对比三种算法建模的不同之处，得出不同溶液最适合的预测算法。不同种类的样品使用不同的算法会产生不同的结果，本发明能快速准确地预测不同溶液浓度，自动选择出最适合该溶液的算法；且本发明的模型集成多种算法，能有效识别出最适合特定样品溶液的算法；使得该模型可提高预测的准确性和效率，为科研和实验工作提供更可靠的数据支持。
主权项：1.一种可选择算法结合分光光度法预测溶液浓度模型的方法,其特征在于：包括以下步骤：步骤一：通过精密仪器采集光谱数据，应用自制系统对数据进行预处理；所述的自制系统为自制的GUI系统，自制GUI系统包括以下步骤：步骤1.1：选择一个合适的GUI框架构建系统界面，可选择PyQt5；步骤1.2：在Python的QTDesigner设计GUI系统的界面，包括数据导入按钮、数据可视化模块、数据预处理模块；步骤1.3：设计数据导入模块，利用Python中的Pandas库来实现数据读取和处理，可以支持用户通过界面导入不同溶液的光谱数据文件，如csv格式；步骤1.4：设计数据预处理模块，包括标准化归一化以及异常值处理操作；在界面上添加相应的按钮供用户选择进行预处理方法；使用Python中的NumPy库来实现数据预处理；步骤二：应用基于遗传算法优化的支持向量机算法进行光谱回归建模分析；步骤三：应用支持向量回归算法进行光谱回归建模分析；步骤四：应用基于布谷鸟算法优化的支持向量机算法进行光谱回归建模分析；步骤五：对比三种算法建模的不同之处，得出不同溶液最适合的预测算法。
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百度查询： 淮阴工学院 一种可选择算法结合分光光度法预测溶液浓度模型的方法
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