【摘 要】
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为了提高拉曼光谱定量分析模型的准确性以及稳健性,提出了一种新的样本选择算法——KM法.实验中以40组葡萄酒光谱为分析对象,将KM法与传统的RS,KS,SPXY样本选择算法相比较.实
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(11404054,61601104);河北省自然科学基金青年基金资助项目(F2017501052);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N142304003,N172304032)
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为了提高拉曼光谱定量分析模型的准确性以及稳健性,提出了一种新的样本选择算法——KM法.实验中以40组葡萄酒光谱为分析对象,将KM法与传统的RS,KS,SPXY样本选择算法相比较.实验结果表明：KM法获得的｜RMSEP-RMSEC｜要优于其他三种方法,剩余预测偏差（RPD）存在显著性差异,说明KM法具有很好的预测准确度.同时,针对BP神经网络易陷入局部极值的问题,将粒子群优化算法用于优化人工神经网络的参数（PSO-ANN）,通过与遗传算法、人工鱼群算法及混合蛙跳算法比较,发现PSO-ANN较之于其他三种方法
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