【摘 要】
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实验采集了三种不同品牌乳制品的拉曼光谱数据,并分别进行了主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏主成分分析法(Sparse Principal Component Analysis,SPCA
【机 构】
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南京财经大学管理科学与工程学院,湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室,浙江工商大学管理工程与电子商务学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602217,71433006,91746202);湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放课题基金项目(2017017)资助
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实验采集了三种不同品牌乳制品的拉曼光谱数据,并分别进行了主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏主成分分析法(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)处理。PCA特征提取结果显示前三个主成分贡献了超过90%的信息,可实现乳制品品牌的分类识别,但是PCA的载荷向量图较为复杂,而SPCA的载荷向量图清晰明了,直观上便能凸显乳制品拉曼光谱的重要特征信息,增强了稀疏主成分的可解释性。进一步结合乳制品拉曼光谱谱图的化学先验信息,
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