【摘 要】
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由于近红外光谱在药品鉴别应用中具有分析速度快、样品无损、可现场检测等突出优点,目前已在众多领域中广泛应用。但近红外光谱存在信噪比低,吸收强度弱且谱峰重叠等缺点,无
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,北京邮电大学自动化学院,中国食品药品检定研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21365008,61562013)资助
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由于近红外光谱在药品鉴别应用中具有分析速度快、样品无损、可现场检测等突出优点,目前已在众多领域中广泛应用。但近红外光谱存在信噪比低,吸收强度弱且谱峰重叠等缺点,无法从光谱中直接得到定性/定量的物质信息,因而近红外光谱分析技术常作为一种间接分析技术,并且光谱的化学计量学建模方法成为近红外光谱分析的核心内容。深度学习是机器学习的一个新的分支,并已经成功运用于多个领域。深度学习的网络结构和非线性的激活能力,使其模型特别适合高维、非线性的大规模数据建模。为进一步丰富近红外光谱建模方法,并提高近红外光谱分析技术的回
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