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《温州大学》 2018年
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基于样本投影空间算法的光谱识别

胡士成  
【摘要】:因为光谱技术有比较简单的操作、测量时间短、可同时测定多种不同的成分等独到之处,使它已经在许多行业中得到了应用,其中运用比较多的是光谱分析方法中的定性分析。定性分析是对实验对象进行分类识别的一种方法,常见的有偏最小二乘判别分析法(PLSDA),软独立建模分类法(SIMCA)等。虽然它们都取得了较好的结果,但是这些算法都需要进行参数优化、选择等。本文提出一种定性分析的方法,叫做基于样本投影空间的算法,此算法并不需要参数优化,识别速度更快,计算成本更低。文中结合三种不同的实际光谱,来对样本进行识别分类。论文主要内容如下:1.简述了光谱分析技术的历史和发展,由于光谱分析有比较简单的操作、对样品毁坏性少等许多可取之处,使其在许多行业已经得到了运用,随后介绍了本文中用到的三种实际光谱,分别介绍了它们的优点和特性。2.本文对应用到的算法:偏最小二乘判别分析(PLSDA)、软独立建模分类(SIMCA)、随机森林(RF)、基于样本投影空间(LRC)的原理进行了简介。虽然PLSDA,SIMCA,RF都是比较好的分类算法,但是这些算法也有一些不足之处,如需要进行参数优化。而本文提出的算法,不需要参数优化、选择,并且因为简单的线性识别框架,使识别速度更快,计算成本更低。3.本文介绍了实验所用到的样品以及实验中处理数据的软件和工具箱。本文展示了重金属污染泥蚶和药物剂量的分类实验,与其他算法相比,可看出本文提出的算法在三种不同光谱数据实验下的结果都是最好的。考虑到LIBS光谱数据识别率是否可以提高,加入Kennard-stone划分样本算法和自组织映射神经网络聚类(SOM)算法,来提升本文算法对LIBS光谱数据的识别率。
【学位授予单位】:温州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:O433.4;TP311.13

【参考文献】
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