【摘 要】
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为了建立更准确、高效的柑橘产地鉴别模型,提出了基于L1范数线性回归(L1-LRC)的产地鉴别算法。该方法利用L1正则化的学习方法进行最小误差重构分类,从而将特征选择和分类器学
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究计划项目(KJQN20191620),重庆第二师范学院校级科研项目(KY201711B)
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为了建立更准确、高效的柑橘产地鉴别模型,提出了基于L1范数线性回归(L1-LRC)的产地鉴别算法。该方法利用L1正则化的学习方法进行最小误差重构分类,从而将特征选择和分类器学习过程进行有机的融合,并能够更有效地反应光谱信息中的结构特征。实验结果表明,基于L1-LRC的NIR分析方法仅利用少量的样本就能够达到较高的识别精度,且获得了明显优于其他对比模型的结果,从而为快速高效的NIR产地分析提供了一个新的思路。
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