【摘 要】
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针对近红外光谱应用,提出了一种基于高斯过程（GP）模型的波长选择算法,即联合区间高斯过程（synergy interval gaussian process,siGP）算法。首先将全光谱区域划分为一系列无重复且
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室、自动化研究所
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针对近红外光谱应用,提出了一种基于高斯过程（GP）模型的波长选择算法,即联合区间高斯过程（synergy interval gaussian process,siGP）算法。首先将全光谱区域划分为一系列无重复且间距相等的区间,再选取最优的若干个区间联合建立GP模型,由于GP模型具有非线性处理能力,因此该方法可以减少非线性的影响。以红曲菌固态发酵过程中过程参数水分含量和pH值的检测为例,新算法对水分含量、pH值的预测集相关系数（rp）分别为0.956 4和0.977 3,预测均方根误差（RMSEP）分别为0
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