【摘 要】
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对310个药片样品的近红外光谱数据进行了聚类分析。首先使用小波变换对光谱数据矩阵进行多尺度分解,在进行有效压缩之后,采用经典分类方法对合适选取的小波系数组合进行聚类
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对310个药片样品的近红外光谱数据进行了聚类分析。首先使用小波变换对光谱数据矩阵进行多尺度分解,在进行有效压缩之后,采用经典分类方法对合适选取的小波系数组合进行聚类分析,提出了小波聚类方法。该方法分别用于实验室药片、中试药片和规模生产药片样品的分析,按药片样品的组成得到4个类别。结果表明,对实验室药片和中试药片样品分类的精确度均达到100%;对于规模生产药片的分类,共120个样品中只有1个样品被错误划分,精确度也高达99.2%。近红外光谱技术结合小波聚类方法的聚类性能是令人满意的,相比经典聚类分析,更加快
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