【摘 要】
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基于太赫兹时域光谱（THz-TDS）系统对4种橡胶样品进行检测,分别采用核主成分分析（KPCA）和核典型相关分析（KCCA）方法对橡胶太赫兹光谱进行特征提取,引入PCA和CCA作为对比,再结合支持
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
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基于太赫兹时域光谱（THz-TDS）系统对4种橡胶样品进行检测,分别采用核主成分分析（KPCA）和核典型相关分析（KCCA）方法对橡胶太赫兹光谱进行特征提取,引入PCA和CCA作为对比,再结合支持向量机（SVM）建立分类模型,对橡胶进行分类识别,最后以偏最小二乘判别法（PLS-DA）的识别结果作为参考。结果表明,SVM结合特征提取方法可以对橡胶的光谱进行分类识别,KPCA-SVM对吸收谱的分类效果最佳,而PLS-DA对折射谱的分类效果要优于SVM,同时,KPCA对光谱的特征提取效果要优于标准的KCCA方法
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