【摘 要】
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采集74份标准水样进行紫外可见波段全光谱扫描,结合Savitzky-Golay(SG)平滑算法、标准正态变换(SNV)、一阶微分(1st D)等6种方法对提取的光谱数据进行去噪处理,然后采用半监
【机 构】
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河南工业大学信息科学与工程学院,河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南省粮食光电探测与控制重点实验室
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目计划(18A510003)
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采集74份标准水样进行紫外可见波段全光谱扫描,结合Savitzky-Golay(SG)平滑算法、标准正态变换(SNV)、一阶微分(1st D)等6种方法对提取的光谱数据进行去噪处理,然后采用半监督近邻传播算法(SAP)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法(UVE)进行特征波长的选择。基于全光谱法建立了偏最小二乘(PLS)模型,基于特征波长建立了极限学习机(ELM)模型,另外把PLS回归模型得到的主成分作为支持向量机回归(SVR)、BP和RBF神经网络的输入建立了PCA+SVR、PCA+BP和PCA
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