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稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法
稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法
作者:
冯艳春
刘振丙
吴开宇
周洁茜
尹利辉
曹志伟
杨辉华
杨金鑫
潘细朋
胡昌勤
郑安兵
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高斯过程
自编码
小波变换
近红外光谱
药品鉴别
摘要:
提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法.首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码(SDAE)网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程(GP)进行二分类,其中GP选用光谱混合(SM)核函数作为协方差函数,记此分类网络为wSDAGSM.自编码网络具有很强的模型表示能力,高斯过程分类器在处理小样本数据时具有优势.wSDAGSM网络通过稀疏降噪自编码学习得到维数更低但更有价值的特征来表示输入数据,同时将具有很好表达力的光谱混合核作为高斯过程的协方差函数,有利于更准确的光谱数据分类.以琥乙红霉素及其他药品的近红外光谱为实验数据,将该方法与经过墨西哥帽小波变换的BP神经网络(wBP)、支持向量机(wSVM),SDAE结合Logistic二分类(wSDAL)、SDAE结合采用平方指数(SE)协方差核的GP二分类(wSDAGSE),以及未采用小波变换的SDAGSM网络等方法进行对比.实验结果表明,对光谱数据进行墨西哥帽小波变换预处理能有效提升SDAGSM网络的分类准确率和稳定性.wSDAGSM方法无论从分类准确率还是分类结果稳定性方面,都优于其他分类器.
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文献信息
篇名
稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
工学
关键词
高斯过程
自编码
小波变换
近红外光谱
药品鉴别
年,卷(期)
2017,(8)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
2412-2417
页数
6页
分类号
TP391
字数
5331字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2017)08-2412-06
五维指标
传播情况
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引文网络
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节点文献
高斯过程
自编码
小波变换
近红外光谱
药品鉴别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
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