[发明专利]基于PCA-UVE-ELM的光谱分类方法在审
| 申请号： | 202110677837.X | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113408616A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 张子夫;田恬;张栩嘉;李智威;张柏舟;余霞 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 吴小灿;朱亚娜 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于PCA‑UVE‑ELM的光谱分类方法，所述PCA‑UVE‑ELM为综合PCA，UVE，以及ELM的复合算法，PCA指主成分分析算法，UVE指无信息变量剔除算法，ELM指极限学习机算法，通过对样品的拉曼光谱原始数据进行归一化处理，利用PCA算法将归一化数据降至二维平面上的直观可视化投影，在二维平面利用置信椭圆实现初步分类；对于重合率较高的标签的光谱数据利用UVE算法计算其特征拉曼位移，根据分类物质的化学特性，对其特征化学键拉曼位移的所测强度进行增强处理以进行优化分类，将数据集按照训练集与测试集3:1的比例对ELM模型进行训练，利用ELM算法寻找最优参数，实现最优分类，从而实现光谱鉴别的多分类，提高鉴别分类的效率和精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pca uve elm 光谱 分类 方法 | ||
【主权项】：
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