SEMI OpenIR  > 半导体人工神经网络实验室
基于DPLS特征提取的LDA方法在玉米近红外光谱定性分析中的应用
覃鸿; 王徽蓉; 李卫军; 金小贤
2011
Source Publication光谱学与光谱分析
Volume31Issue:7Pages:1777-1781
Abstract提出了一种基于DPLS+LDA的玉米近红外光谱定性分析新方法。该方法在训练时,首先用包含 30个玉米品种每个品种20个近红外光谱样本的训练集进行DPLS回归,确定最佳DPLS主成分数为28;然后对训练集光谱进行DPLS特征提取后再进行LDA分析,确定最佳LDA主成分数为26,并提取LDA特征。识别时,测试样本经过DPLS+LDA特征提取后,用最小距离分类器进行识别。实验比较了DPLS+ LDA方法与传统的DPLS回归预测方法及DPLS特征提取方法的判别结果,DPLS+LDA方法的性能最优,等识率达到了96.18%,而传统DPLS预测方法只有85.38%,DPLS特征提取方法为95.76%。实验结果说明DPLS+LDA方法是一种有效的玉米近红外光谱定性分析方法,且具有很强的推广能力。
metadata_83半导体人工神经网络实验室
Subject Area人工智能
Funding Organization国家自然科学基金项目
Indexed ByCSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:4225528
Date Available2012-07-17
Citation statistics
Cited Times:8[CSCD]   [CSCD Record]
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.semi.ac.cn/handle/172111/23259
Collection半导体人工神经网络实验室
Recommended Citation
GB/T 7714
覃鸿,王徽蓉,李卫军,等. 基于DPLS特征提取的LDA方法在玉米近红外光谱定性分析中的应用[J]. 光谱学与光谱分析,2011,31(7):1777-1781.
APA 覃鸿,王徽蓉,李卫军,&金小贤.(2011).基于DPLS特征提取的LDA方法在玉米近红外光谱定性分析中的应用.光谱学与光谱分析,31(7),1777-1781.
MLA 覃鸿,et al."基于DPLS特征提取的LDA方法在玉米近红外光谱定性分析中的应用".光谱学与光谱分析 31.7(2011):1777-1781.
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