基于样本投影空间算法的光谱识别

发布时间：2024-05-27 19:14

　　因为光谱技术有比较简单的操作、测量时间短、可同时测定多种不同的成分等独到之处,使它已经在许多行业中得到了应用,其中运用比较多的是光谱分析方法中的定性分析。定性分析是对实验对象进行分类识别的一种方法,常见的有偏最小二乘判别分析法(PLSDA),软独立建模分类法(SIMCA)等。虽然它们都取得了较好的结果,但是这些算法都需要进行参数优化、选择等。本文提出一种定性分析的方法,叫做基于样本投影空间的算法,此算法并不需要参数优化,识别速度更快,计算成本更低。文中结合三种不同的实际光谱,来对样本进行识别分类。论文主要内容如下:1.简述了光谱分析技术的历史和发展,由于光谱分析有比较简单的操作、对样品毁坏性少等许多可取之处,使其在许多行业已经得到了运用,随后介绍了本文中用到的三种实际光谱,分别介绍了它们的优点和特性。2.本文对应用到的算法:偏最小二乘判别分析(PLSDA)、软独立建模分类(SIMCA)、随机森林(RF)、基于样本投影空间(LRC)的原理进行了简介。虽然PLSDA,SIMCA,RF都是比较好的分类算法,但是这些算法也有一些不足之处,如需要进行参数优化。而本文提出的算法,不需要参数优化、选...

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