【摘 要】
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以橡胶树叶片的近红外光谱信息为分析对象,运用由粗放到细致的多分辨率特征提取思想,提出了一种融合自适应间隔随机蛙与竞争自适应重加权采样(AIRF-CARS)的算法提取橡胶树叶
【基金项目】
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海南省重点研究开发基金(ZDYF2018026),国家自然科学基金(31460318)
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以橡胶树叶片的近红外光谱信息为分析对象,运用由粗放到细致的多分辨率特征提取思想,提出了一种融合自适应间隔随机蛙与竞争自适应重加权采样(AIRF-CARS)的算法提取橡胶树叶片的光谱特征信息,从而实现了橡胶树叶片氮含量的定量分析.实验结果表明,AIRF-CARS算法有效的压缩了光谱特征的数量,通过算法选择的特征波长为22个,使得定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.1364%和0.9596.因此,本文算法可以有效地提取信息量较大的波长特征,应用于近红外光谱检测的定量分析中,并
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