【摘 要】
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针对环境水样快速、在线监测的需要,立足于水质（体）检测紫外-可见吸收光谱分析技术,研究了基于主元分析（PCA）的降维联合广义判别分析（GDA）分类的水质检测紫外-可见吸收光谱数据在线
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目（2012SZ0111）
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针对环境水样快速、在线监测的需要,立足于水质（体）检测紫外-可见吸收光谱分析技术,研究了基于主元分析（PCA）的降维联合广义判别分析（GDA）分类的水质检测紫外-可见吸收光谱数据在线处理方法。通过对地表水、生活污水和工业废水共计160组水样的吸收光谱数据进行研究,结果表明：直接采用ANN-BP、SVM、LS-SVM、Fisher和GDA进行分类,虽分类精度较高,但耗时较长;采用PCA降维后再分类,虽分类精度降低,但分类速度得到了提升;采用PCA降维联合GDA分类,可在不影响分类速度的前提下,分类精度却达到
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