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光谱学与光谱分析期刊
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数据驱动模型的血液物种光谱检测技术
数据驱动模型的血液物种光谱检测技术
作者:
向志光
孙美秀
李宏霄
李迎新
林凌
汪毅
秦川
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
非接触式血液物种识别
数据驱动模型
分类算法
摘要:
介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术.选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本.超连续谱激光光源的波长范围是450~2400 nm.分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(294~1160 nm)和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱(1021~1757 nm),将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据.利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取,保留原始差异信息量的99.99%,同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%,提高分类识别的运算效率.对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明,十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低,样本库规模的增大可以提高识别的精确度.由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型,因而可以采用多种不同的分类算法实现.通过比较人工神经网络、支持向量机、偏最小二乘回归、多元线性回归、随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现,不同算法的识别效果具有类别差异性,即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的.因而实际应用中,在选择数据驱动模型时,除了需要考虑算法的整体识别率之外,当对部分类别的识别效果有额外要求时,还应该考虑算法本身的类别差异性.
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文献信息
篇名
数据驱动模型的血液物种光谱检测技术
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
化学
关键词
非接触式血液物种识别
数据驱动模型
分类算法
年,卷(期)
2018,(8)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
2483-2487
页数
5页
分类号
O657.3
字数
3923字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2018)08-2483-05
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
林凌
天津大学精密仪器与光电子工程学院
236
3004
25.0
44.0
2
秦川
中国医学科学院北京协和医学院医学实验动物研究所
84
504
11.0
19.0
3
汪毅
天津大学精密仪器与光电子工程学院
58
98
5.0
7.0
4
孙美秀
中国医学科学院北京协和医学院生物医学工程研究所
13
5
2.0
2.0
5
向志光
中国医学科学院北京协和医学院医学实验动物研究所
25
50
4.0
5.0
6
李宏霄
中国医学科学院北京协和医学院生物医学工程研究所
1
0
0.0
0.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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同被引文献
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2018(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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非接触式血液物种识别
数据驱动模型
分类算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
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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