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光谱数据预处理对潮间带沉积物氮LSSVM模型的影响研究 被引量：1
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作者 吕美蓉 任国兴 +5 位作者 李雪莹 范萍萍 刘杰 孙中梁 侯广利 刘岩 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2409-2414,共6页
光谱数据变换和光谱特征波长提取是二种重要的光谱预处理方法,对消除环境等干扰具有重要的作用。以往文献主要对比研究不同的光谱数据变换方法,光谱特征波长提取方法的对比研究以及二者的组合研究较少。为了获取适宜的光谱预处理方法,... 光谱数据变换和光谱特征波长提取是二种重要的光谱预处理方法,对消除环境等干扰具有重要的作用。以往文献主要对比研究不同的光谱数据变换方法,光谱特征波长提取方法的对比研究以及二者的组合研究较少。为了获取适宜的光谱预处理方法,提高潮间带沉积物氮的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型精度,研究了4种光谱变换方法与3种特征波长提取方法组合对沉积物氮LSSVM模型精度的影响,以期实现潮间带沉积物氮的精确预测。研究结果表明,多元散射校正(MSC)或标准正态变换(SVN)光谱变换方法提高了光谱与氮含量的相关性,最高相关系数分别达到0.69和0.71;并且提高了LSSVM模型的预测精度,模型的预测R^2和RPD分别为0.88,0.87和2.78,2.69。无信息变量消除(UVE)特征波长提取方法也提高了LSSVM模型的预测精度,模型预测R^2和RPD分别0.89和2.70。但是,UVE提取的特征波长并不都与氮含量具有高相关性。此外,组合运用UVE特征波长提取方法和MSC或SVN光谱变换方法,也提高了模型预测精度,但并不优于单独运用UVE特征波长提取方法或单独运用MSC及SVN光谱变换方法。研究结果可为潮间带沉积物氮估算和光谱数据预处理提供技术参考。 展开更多
关键词 光谱数据变换 光谱特征波长提取 光谱预处理 潮间带沉积物
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