基于网格划分局部线性嵌入算法的近红外光谱相似性度量方法

论文摘要

近红外光谱数据的高维、高冗余、高噪声和非线性的特性严重影响了光谱相似性度量的准确性,针对该问题,提出了一种基于网格划分局部线性嵌入(GGLLE)算法的近红外光谱相似性度量方法。首先,根据关键化学成分在光谱中的表达,将高维光谱数据划分为多个网格子空间。其次,对局部线性嵌入(LLE)算法做了两方面改进,并采用改进的LLE算法依次实现每个子空间从高维空间向低维空间的特征映射,计算生成子空间的相似度矩阵。最后,将子空间相似度矩阵归一化处理并求解所累加和生成光谱样本集的相似度矩阵,实现光谱的相似性度量。实验选取两组某烟草企业提供的烟叶光谱构建了光谱的相似性度量模型,以相似性度量的准确率作为算法优劣的衡量标准。实验结果表明,GGLLE算法构建的相似性度量模型的准确率为93.3%,明显优于主成分分析、栈式自编码器和LLE算法的64.2%、67.5%和82.5%,从而证明了GGLLE算法的有效性。

论文目录

• 1 引言
• 2 原理与方法
•   2.1 LLE算法
•   2.2 基于网格划分局部线性嵌入算法
• 3 实验方法
•   3.1 数据来源
•   3.2 光谱采集与预处理
• 4 结果与讨论
•   4.1 网格子空间划分
•   4.2 确定参数K和本征维数
•   4.3 相似度矩阵
•   4.4 投影对比分析
•   4.5 相似性度量结果对比分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐宝鼎,丁香乾,秦玉华,侯瑞春,张磊

关键词: 光谱学,近红外光谱,相似性度量,改进局部线性嵌入算法,网格子空间,测地线距离,高维数据

来源: 激光与光电子学进展 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学

单位: 中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛科技大学信息科学技术学院,山东烟草研究院有限公司

基金: 国家重点研发计划项目(2017YFB1400903)

分类号: O657.3

页码: 251-257

总页数: 7

文件大小: 692K

下载量: 129