【摘 要】
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近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stac
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,北京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.21365008,No.61105004);广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(No.YQ18108)资助
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近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stacked Denoising Auto-encoders Combined Random Forest,SDAE-RF)的柑橘黄龙病近红外光谱检测方法,该方法首先采用多阶段预处理法对样本光谱数据进行预处理,然后采用SDAE对经过预处理后的光谱数据进行降维,实现柑橘样本深层特征的提取,最后利用RF的投票集成策略实现分类鉴别。为了验证SDAE-RF
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