【摘 要】
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提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码（SDAE）网络提取光谱特征并降维表示,最
【机 构】
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北京邮电大学自动化学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,中国食品药品检定研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（21365008,61562013）,广西自然科学基金项目（2013GXNSFBA019279）资助
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提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码（SDAE）网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程（GP）进行二分类,其中GP选用光谱混合（SM）核函数作为协方差函数,记此分类网络为wSDAGSM。自编码网络具有很强的模型表示能力,高斯过程分类器在处理小样本数据时具有优势。wSDAGSM网络通过稀疏降噪自编码学习得到维数更低但更有价值的特征来表示输入数据,同时将具有很好表达力的光谱混合核作为高斯过程的协方差函数,有利于更
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