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基于JS散度与熵混合指标的非高斯系统性能评估
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作者 谢菁 张金芳 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1198-1206,共9页
串级控制系统与单回路系统相比具有更强的抗扰动能力和自适应能力,因此被广泛应用于工业系统中,且大多为非高斯系统。非高斯系统的性能评估常用熵作为性能指标,但熵指标存在平移不变性的问题。因此,将最小熵指标与詹森-香农(Jensen-Shan... 串级控制系统与单回路系统相比具有更强的抗扰动能力和自适应能力,因此被广泛应用于工业系统中,且大多为非高斯系统。非高斯系统的性能评估常用熵作为性能指标,但熵指标存在平移不变性的问题。因此,将最小熵指标与詹森-香农(Jensen-Shannon,JS)散度指标进行加权混合,提出了混合评估指标。非高斯系统性能评估要求基于闭环数据对系统参数进行有效的辨识。为了获取准确的基准,基于粒子群优化算法与分布估计算法的思想,结合二者的优势,提出了混合优化算法用于系统参数辨识。最后,在不同非高斯噪声扰动下对串级控制系统进行仿真,仿真结果验证了所提混合优化算法和混合评估指标的有效性。 展开更多
关键词 串级控制系统 JS 分布估计算法 性能评估 最小熵
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基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法 被引量:17
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作者 宋枫溪 张大鹏 +1 位作者 杨静宇 高秀梅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期541-549,共9页
首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c_0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参... 首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c_0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参数C增大到c_0时,识别率达到最大值.另外,以往的研究成果表明:当类内散布矩阵奇异时,最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则.而且,随着参数C的不断增大,最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上.为此,我们提出了基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法.新算法可以根据训练样本的特性(类内散布矩阵是否奇异)自动选择恰当的参数C.在UCI机器学习数据库上的6个数据集以及AR人脸图像数据库上的测试结果表明,自适应最大散度差分类算法具有良好的分类性能. 展开更多
关键词 最大 大间距线性投影 FISHER鉴别准则 自适应算法 机器学习 人脸识别
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基于特征散度K-means红外图像分割遗传算法 被引量:3
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作者 柳翠寅 张秀琼 +1 位作者 银星 蒋斌 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1196-1200,共5页
针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局... 针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局寻优;在种群每一次演化操作后实行一次K-means聚类,加快算法的收敛速度,在全局寻优的过程中嵌入局部寻优加快算法的收敛速度。 展开更多
关键词 均值 遗传算法 特征
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基于模糊最大散度差判别准则的自适应特征提取模糊聚类算法 被引量:6
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作者 支晓斌 范九伦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1358-1363,共6页
指出皋军等人提出的基于模糊最大散度差判别准则(Fuzzy Maximum Scatter Difference Discriminant Criteri-on,FMSDC)的聚类算法(Fuzzy Maximum Scatter Difference Discriminant Criterion Based Clustering Algorithm,FMSDCA)中聚类... 指出皋军等人提出的基于模糊最大散度差判别准则(Fuzzy Maximum Scatter Difference Discriminant Criteri-on,FMSDC)的聚类算法(Fuzzy Maximum Scatter Difference Discriminant Criterion Based Clustering Algorithm,FMSDCA)中聚类中心表达式的推导错误及相关结论的错误,在修改该错误的基础上提出新的基于FMSDC的模糊聚类算法:FMSDC-FCS(Fuzzy Compactness and Separation Clustering Algorithm Based on Fuzzy Maximum Scatter Difference Discriminant Criterion).FMS-DC-FCS利用FMSDC产生最佳投影矢量,利用模糊紧性分离性(Fuzzy Compactness and Separation,FCS)算法对降维数据聚类,通过交替运行原数据空间中的FMSDC和投影空间中的FCS来优化投影矢量和聚类结果,最终通过对降维数据的聚类实现对原始数据的聚类.实验结果表明,FMSDC-FCS总体性能优于原有的FCS算法、FMSDCA算法以及经典的模糊C-均值算法. 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊最大差判别准则 特征提取 模糊紧性分离性算法
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基于直方图散度和小波分解的图像配准算法 被引量:1
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作者 李伟 杨绍清 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1351-1355,共5页
针对基于互信息的图像配准方法运行时间长、抗噪声差的问题,提出了一种基于新的相似性测度的图像配准算法,在分析两幅图像的联合直方图点集分布情况的基础上,定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测度。为加速参数的搜索过程,... 针对基于互信息的图像配准方法运行时间长、抗噪声差的问题,提出了一种基于新的相似性测度的图像配准算法,在分析两幅图像的联合直方图点集分布情况的基础上,定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测度。为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用遗传算法与Powell算法相结合的方法来优化参数。实验证明,相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优。 展开更多
关键词 图像配准 直方图 小波分解 优化算法
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基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制
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作者 尹燕莉 王福振 +3 位作者 詹森 黄学江 张鑫新 张富椿 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期242-252,共11页
针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优... 针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。 展开更多
关键词 混合动力汽车 汽车队列 工况识别 模型预测控制(MPC)算法 Q-Learning算法 KL(kullback-Leibler)
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基于电压序列最小KL散度索引的低压台区拓扑识别 被引量:1
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作者 李开放 林湘宁 +3 位作者 李正天 魏繁荣 吴宇奇 武文昊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期22-32,共11页
为了实现对低压台区拓扑结构的准确刻画,提出一种基于电压序列最小KL(Kullback-Leibler)散度与深度搜索相结合的拓扑识别方法。首先,采用Neville插值修复电压采样序列,利用改进的KL散度计算用户电压序列概率分布,并依据KL散度大小对用... 为了实现对低压台区拓扑结构的准确刻画,提出一种基于电压序列最小KL(Kullback-Leibler)散度与深度搜索相结合的拓扑识别方法。首先,采用Neville插值修复电压采样序列,利用改进的KL散度计算用户电压序列概率分布,并依据KL散度大小对用户所属台区进行划分;其次,基于最小KL散度确定深度搜索的索引方向,通过主干搜索与分支搜索遍历台区用户节点,判断用户之间的连接关系;最后,针对不同场景分析所提方案拓扑识别性能。仿真结果验证了所提方案的有效性。 展开更多
关键词 低压台区 拓扑识别 Neville插值 kullback-Leibler 树状搜索算法
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基于Kullback散度的主客观权重相结合的投资决策方法 被引量:4
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作者 王娟 周好文 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第4期414-417,共4页
运用信息论中的Kullback散度解释已有的两种主客观权重相结合的多指标决策问题,以最小化Kullback散度的方式建立了确定指标权重的一种优化模型,并给出了一种新的组合权的确定方式,对4家企业投资决策的实例分析表明,应用该指标赋权确定... 运用信息论中的Kullback散度解释已有的两种主客观权重相结合的多指标决策问题,以最小化Kullback散度的方式建立了确定指标权重的一种优化模型,并给出了一种新的组合权的确定方式,对4家企业投资决策的实例分析表明,应用该指标赋权确定的决策方法既保持了与主观和客观权重法的一致性,又体现了主客观相结合的统一性。 展开更多
关键词 多指标决策 主观权重 客观权重 kullback
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基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络 被引量:1
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作者 董镇林 伍世虔 +1 位作者 叶健 银开州 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1062-1068,共7页
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚... 针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 隐层结构 自组织聚类 K-MEANS算法 戴维森堡丁指数 敏感分析 詹森-香农
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带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法
10
作者 刘文杰 张冬梅 +1 位作者 张鹏 邹娟 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期99-112,共14页
k-均值问题是聚类中的经典问题,亦是NP-难问题。如果允许数据点不聚类,而是支付惩罚费用,则引出带惩罚的k-均值问题。本文将带惩罚的k-均值问题从欧氏距离推广到更一般的μ-相似Bregman散度,研究了带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题... k-均值问题是聚类中的经典问题,亦是NP-难问题。如果允许数据点不聚类,而是支付惩罚费用,则引出带惩罚的k-均值问题。本文将带惩罚的k-均值问题从欧氏距离推广到更一般的μ-相似Bregman散度,研究了带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法。本文给出的初始化算法,近似比与μ和数据点惩罚最大值与最小值的比例r相关。 展开更多
关键词 近似算法 K-均值 惩罚 μ-相似Bregman 初始化算法
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基于三角散度和信念熵的冲突证据融合算法 被引量:3
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作者 江友华 谭杰 +2 位作者 赵乐 江相伟 邹华菁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期132-140,共9页
Dempster-Shafer(D-S)证据理论是在不考虑先验概率的情况下建模和处理不确定信息的有效数学工具。当两证据之间高度冲突时,Dempster组合规则会产生不合理的结果。针对这一问题,提出了一种基于散度差异值测度和信念熵的多传感器数据融合... Dempster-Shafer(D-S)证据理论是在不考虑先验概率的情况下建模和处理不确定信息的有效数学工具。当两证据之间高度冲突时,Dempster组合规则会产生不合理的结果。针对这一问题,提出了一种基于散度差异值测度和信念熵的多传感器数据融合方法。提出了一种距离公式-单焦元三角散度来衡量两证据之间的距离,并由此计算出各证据的可信度。在D-S证据理论框架中提出了一种信念熵测度来度量各证据中包含的不确定信息,综合各证据的可信度和不确定度来计算各证据的权值,由此得到加权平均证据。利用Dempster组合规则融合加权平均证据得到最终融合结果。利用所提出的方法来解决变压器在线监测故障诊断实际应用问题,实验结果表明,提出的方法具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,优于其他方法。 展开更多
关键词 多传感器融合算法 D-S证据理论 信念熵 三角测量 证据冲突
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激光雷达低空风切变告警算法的应用研究与分析 被引量:1
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作者 赵刚 黄轩 华志强 《激光技术》 北大核心 2025年第2期203-209,共7页
为了比较测风激光雷达(LiDAR)上组合切变算法和区域散度算法这两种低空风切变告警算法在复杂风场的应用效果,2017-12—2023-04在典型高原机场采用国产自研测风LiDAR,对由对流系统、冷锋和动量下传3种典型天气过程造成的15次风切变实例... 为了比较测风激光雷达(LiDAR)上组合切变算法和区域散度算法这两种低空风切变告警算法在复杂风场的应用效果,2017-12—2023-04在典型高原机场采用国产自研测风LiDAR,对由对流系统、冷锋和动量下传3种典型天气过程造成的15次风切变实例进行识别算法的有效性对比分析。结果表明,组合切变算法和区域散度算法的低空风切变识别准确率分别为73.3%和67.7%;通过算法识别结果得到的低空风切变告警有效性可持续10 min以上;组合切变算法在小尺度低空风切变的识别上更具优势,但若遇到风场变化缓慢的对流型及冷锋型低空风切变,两种算法的识别率都不高。该研究结果对改进低空风切变告警算法有较好的参考意义。 展开更多
关键词 激光技术 低空风切变告警 测风激光雷达 组合切变算法 区域算法
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基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类 被引量:6
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作者 朱冰 蒋渊德 +3 位作者 邓伟文 杨顺 何睿 苏琛 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1317-1323,共7页
为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采... 为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。 展开更多
关键词 驾驶习性 聚类 KL 高斯混合模型 蒙特卡洛算法
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基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断 被引量:3
14
作者 秦波 刘永亮 +1 位作者 王建国 杨云中 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第3期24-30,共7页
针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解(EMD)将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量(IMF);然后,选... 针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解(EMD)将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量(IMF);然后,选取包含有信号主要特征的IMF并求其与无故障原信号的K-L散度值;其次,利用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核宽度系数两个结构参数,在此基础上建立齿轮故障分类模型;并利用实验齿轮数据验证方法的有效性,结果表明,与TF-SVM、TF-PSO-SVM、K-L-SVM方法相比,基于K-L散度与PSOSVM的齿轮故障诊断方法具有更高的精度。 展开更多
关键词 经验模式分解 K-L 粒子群算法 支持向量机 齿轮故障诊断
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程序代码相似度度量算法研究 被引量:24
15
作者 邓爱萍 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第17期4636-4638,F0003,共4页
代码剽窃是程序设计课程中经常出现的一种作弊行为,检测剽窃的源代码、验证学生程序作业的原创性在教学中很重要。程序代码的相似度度量是剽窃检测的关键技术。通过对现有程序代码相似度度量技术进行研究后,基于Karp-Rabin和最长公共子... 代码剽窃是程序设计课程中经常出现的一种作弊行为,检测剽窃的源代码、验证学生程序作业的原创性在教学中很重要。程序代码的相似度度量是剽窃检测的关键技术。通过对现有程序代码相似度度量技术进行研究后,基于Karp-Rabin和最长公共子串算法思想,提出了一种改进的源代码相似度度量算法,即串的散列值匹配算法。 展开更多
关键词 源代码 相似 剽窃检测 串匹配算法 列值匹配
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Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型 被引量:2
16
作者 戴琳 尹军辉 吴刘仓 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第1期168-176,共9页
Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为... Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性. 展开更多
关键词 Tweedie类分布 联合均值与模型 混合专家回归模型 EM算法
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单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择 被引量:1
17
作者 赵远英 段星德 庞一成 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第23期26-29,共4页
受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法研究单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择问题。模拟研究的数值例子说明了该方法的可行性与有效性。
关键词 贝叶斯变量选择 GIBBS抽样 MH算法 单纯形分布 联合位置与模型
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混合再生散度模型的参数估计
18
作者 吴刘仓 孔祥超 戴琳 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第8期3-8,共6页
随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混... 随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。 展开更多
关键词 混合再生模型 EM算法 方位参数 极大似然估计
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改善EVAD技术求解散度的方法 被引量:4
19
作者 陶玥 汤达章 +1 位作者 肖稳安 夏文梅 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期205-212,共8页
详细介绍了改善EVAD技术中测量水平散度的方法,用Sirmans建议的技术来模拟降水回波信号,通过此方法对模拟的含有0,1,2,3阶谐波的非线性风场加噪声,得到近于真实的多普勒速度场,并用此速度场得到的水平散度和以前的EVAD算法(Srivastava... 详细介绍了改善EVAD技术中测量水平散度的方法,用Sirmans建议的技术来模拟降水回波信号,通过此方法对模拟的含有0,1,2,3阶谐波的非线性风场加噪声,得到近于真实的多普勒速度场,并用此速度场得到的水平散度和以前的EVAD算法(Srivastava算法和Thomas算法)的水平散度相比较,结果表明无论在非全方位不均匀采样、非全方位均匀采样、不同信噪比、不同速度谱宽条件下,文章建议的EVAD方法求得的水平散度精度有明显的提高。 展开更多
关键词 VAD技术 水平 求解 多普勒速 均匀采样 VAD算法 详细介绍 回波信号 模拟降水 谱宽 全方位 非线性 a算法 信噪比 风场
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基于Wasserstein散度的t-SNE相似性度量方法研究 被引量:3
20
作者 刘鑫鹏 孙祥洪 +2 位作者 秦玉华 张敏 宫会丽 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3806-3812,共7页
近红外光谱具有高维、高冗余、非线性的特性,严重影响了样本之间的相似性度量的精准,故而提出了一种基于Wasserstein散度的t分布随机近邻嵌入算法(Wt-SNE)。基于流形学习算法思想,利用高斯分布将高维数据的距离转换为概率分布,使用更加... 近红外光谱具有高维、高冗余、非线性的特性,严重影响了样本之间的相似性度量的精准,故而提出了一种基于Wasserstein散度的t分布随机近邻嵌入算法(Wt-SNE)。基于流形学习算法思想,利用高斯分布将高维数据的距离转换为概率分布,使用更加偏重长尾分布的方式t分布表示低维空间中对应数据点的概率分布。将高维数据的概率分布嵌入映射至低维度空间,重构低维流形结构,引入Wasserstein散度度量两个空间内概率分布的差异,通过降低散度值来提高两个分布的相似度,以此来实现高维数据降维处理。为验证Wt-SNE算法的有效性,首先对烟叶近红外光谱数据进行降维投影,并与PCA、 LPP、 t-SNE算法比较,结果表明Wt-SNE算法降维后的数据,在低维空间内样本类别边界更加明显。其次,采用KNN、 SVM和PLS-DA分类器对降维后的数据进行烟叶产地预测,准确率分别为93.8%、 91.5%、 92.7%,表明降维后的数据不仅重构了原始光谱的空间结构而且保留了样本间的相似度关系。最后,选取某一卷烟叶组配方中的烟叶进行单料目标烟叶的替换,根据备选样本与目标样本之间的马氏距离选取替换样本。实验表明,Wt-SNE选取的替换烟叶与目标烟叶相似度最高,烟碱、总糖等化学成分含量与目标烟叶差异较小,香气、烟气、口感得分表现出较高的一致性。该方法能够有效度量烟叶近红外光谱之间的相似性,为卷烟叶组配方的维护提供有力的依据。 展开更多
关键词 近红外光谱 数据降维 t-SNE算法 Wasserstein 相似性
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