【摘 要】
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为实现近红外光谱高维数据特征提取,提出一种基于局部线性嵌入(LLE)算法的光谱特征提取方法,以玉米光谱数据集为研究对象,构建植物油预测模型。在进行标准正态变量变换(SNV)
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为实现近红外光谱高维数据特征提取,提出一种基于局部线性嵌入(LLE)算法的光谱特征提取方法,以玉米光谱数据集为研究对象,构建植物油预测模型。在进行标准正态变量变换(SNV)以及一阶导数和卷积平滑光谱数据预处理的基础上,利用LLE算法对全光谱数据进行降维,再结合多层感知回归算法,建立植物油预测模型。实验结果表明:基于LLE算法的光谱数据的预测模型与基于主成分分析(PCA)算法的预测模型对比,测试集在相关系数r和决定系数R2上二者接近,而基于LLE的预测模型在测试集的均方根误差RMSE对比中更优。因此,LLE
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