【摘 要】
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光谱预处理对于光谱的解析和建模具有重要的影响。讨论了一种加强正交信号校正方法(emphatic orthogonal signal correction,EOSC),并与主成分正交信号校正(principal co
【机 构】
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DepartmentofChemistry,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China首都师范大学化学系,北京100048
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光谱预处理对于光谱的解析和建模具有重要的影响。讨论了一种加强正交信号校正方法(emphatic orthogonal signal correction,EOSC),并与主成分正交信号校正(principal component-orthogonal signal correction,PC-OSC)做了比较。为了展示EOSC的性能,本工作根据需要做了模拟NIR光谱,建立SVM分类器。与PC-OSC相比,EOSC校正需要更多的成分数,但是并不会出现像PC-OSC模型中的过拟合现象。这个结果在模拟NIRS中得到证实。本工作还引入新的数据降维方法,并和PC-LDA(principal component-linear discriminant analysis)进行对比。本作中提出基于SVM的思想建立的SVM-DA方法,避免了经典LDA的假设条件等。经过降维后的数据,用于建立Logistic回归模型。通过Logistic回归模型的结果,不仅可知道样本的类别归属,而且可以知道该样本和别的类别之间的关系。
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