【摘 要】
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特征提取和分类是太赫兹光谱识别的关键。部分物质在太赫兹波段内没有明显的吸收峰,难以人工定义、提取特征及分类识别,为此,结合深度信念网络（deep belief network,DBN）和K-Ne
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61302042);昆明理工大学自然科学研究基金项目(KKZ3201451015)资助
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特征提取和分类是太赫兹光谱识别的关键。部分物质在太赫兹波段内没有明显的吸收峰,难以人工定义、提取特征及分类识别,为此,结合深度信念网络（deep belief network,DBN）和K-Nearest Neighbors（KNN）分类器的优点,提出了一种基于DBN的太赫兹光谱识别方法。首先利用S-G滤波和三次样条插值对ATP,acetylcholine_bromide,bifenthrin,buprofezin,carbazole,bleomycin,buckminster和cylotriphosph
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