因為光譜技術(shù)有比較簡單的操作、測量時間短、可同時測定多種不同的成分等獨到之處,使它已經(jīng)在許多行業(yè)中得到了應(yīng)用,其中運用比較多的是光譜分析方法中的定性分析。定性分析是對實驗對象進(jìn)行分類識別的一種方法,常見的有偏最小二乘判別分析法(PLSDA),軟獨立建模分類法(SIMCA)等。雖然它們都取得了較好的結(jié)果,但是這些算法都需要進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化、選擇等。本文提出一種定性分析的方法,叫做基于樣本投影空間的算法,此算法并不需要參數(shù)優(yōu)化,識別速度更快,計算成本更低。文中結(jié)合三種不同的實際光譜,來對樣本進(jìn)行識別分類。論文主要內(nèi)容如下:1.簡述了光譜分析技術(shù)的歷史和發(fā)展,由于光譜分析有比較簡單的操作、對樣品毀壞性少等許多可取之處,使其在許多行業(yè)已經(jīng)得到了運用,隨后介紹了本文中用到的三種實際光譜,分別介紹了它們的優(yōu)點和特性。2.本文對應(yīng)用到的算法:偏最小二乘判別分析(PLSDA)、軟獨立建模分類(SIMCA)、隨機(jī)森林(RF)、基于樣本投影空間(LRC)的原理進(jìn)行了簡介。雖然PLSDA,SIMCA,RF都是比較好的分類算法,但是這些算法也有一些不足之處,如需要進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。而本文提出的算法,不需要參數(shù)優(yōu)化、選...

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【學(xué)位級別】：碩士

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