论文摘要
根据红松子品质检测方面技术缺失的现状,提出了运用近红外技术建立松子光-化学模型的解决办法;在对比流形学习有效保留高维数据的低维特征的优势和近红外传统降维方法主成分分析对非线性结构不敏感问题后,提出了具有能够捕捉高维空间中低维流形功能的局部线性嵌入-高斯过程（LLE-GP）方法,用于解决传统线性主成分分析（PCA）方法可能损失有用信息的缺陷;使用变量标准化（SNV）与Savitzky-Golay平滑方法进行预处理后,使用局部线性嵌入-高斯过程方法对数据进行分类建模。运用近红外光谱仪采集的松子数据,对这一算法进行验证,结果表明:局部线性嵌入-高斯过程分类模型,可以良好的使用在品质检测分类建模中。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张冬妍,蒋大鹏,周宝龙,曹军,赵思琦
关键词: 高斯过程,局部线性嵌入,近红外,红松子
来源: 东北林业大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,无线电电子学
单位: 东北林业大学
基金: 中央高校创新团队与重大项目培育资金项目(E2572016EBC3)
分类号: TN219;TS207.3
DOI: 10.13759/j.cnki.dlxb.2019.06.008
页码: 45-48
总页数: 4
文件大小: 1281K
下载量: 94
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