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基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见-近红外光谱技术白虾种分类方法研究
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国家科技支撑项目，国家高技术研究发展计划(863计划)项目，浙江省自然科学基金项目，浙江省台州市重大科技招标项目?


CLASSIFYING THE SPECIES OF EXOPALAEMON BY USING VISIBLE AND NEAR INFRARED SPECTRA WITH UNINFORMATIVE VARIABLE ELIMINATION AND SUCCESSIVE PROJECTIONS ALGORITHM
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    应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取150个样本作为建模集,50个样本作为预测集,通过UVE-SPA优选了数值分别为392、431、517、551、595、627、676、734、760、861、943和1018 nm的12个波长为LS-SVM的输入变量,建立了白虾种分类模型.该模型对50个预测集样本检验的准确率达到了92.00%.结果表明,采用可见-近红外光谱对白虾种进行鉴别是可行的,UVE-SPA能够有效地进行波长选择,使LS-SVM模型获得最优的分类结果.

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引用本文

吴迪,吴洪喜,蔡景波,黄振华,何勇.基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见-近红外光谱技术白虾种分类方法研究[J].红外与毫米波学报,2009,28(6):]. CLASSIFYING THE SPECIES OF EXOPALAEMON BY USING VISIBLE AND NEAR INFRARED SPECTRA WITH UNINFORMATIVE VARIABLE ELIMINATION AND SUCCESSIVE PROJECTIONS ALGORITHM[J]. J. Infrared Millim. Waves,2009,28(6).]

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