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    基于PCA-UVE-ELM的光譜分類方法

    859   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:31:09
    基于PCA?UVE?ELM的光譜分類方法，所述PCA?UVE?ELM為綜合PCA，UVE，以及ELM的復合算法，PCA指主成分分析算法，UVE指無信息變量剔除算法，ELM指極限學習機算法，通過對樣品的拉曼光譜原始數據進行歸一化處理，利用PCA算法將歸一化數據降至二維平面上的直觀可視化投影，在二維平面利用置信橢圓實現初步分類；對于重合率較高的標簽的光譜數據利用UVE算法計算其特征拉曼位移，根據分類物質的化學特性，對其特征化學鍵拉曼位移的所測強度進行增強處理以進行優化分類，將數據集按照訓練集與測試集3:1的比例對ELM模型進行訓練，利用ELM算法尋找最優參數，實現最優分類，從而實現光譜鑒別的多分類，提高鑒別分類的效率和精確度。
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    化學分析
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