【摘 要】
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针对高维小样本质谱数据在构造模型时易产生的过拟合现象、变量间的严重共线性、及结构与性质间的非线性关系，采用了核分段逆回归（KSIR）特征提取集成线性判别分析（LDA）新技术。首
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针对高维小样本质谱数据在构造模型时易产生的过拟合现象、变量间的严重共线性、及结构与性质间的非线性关系，采用了核分段逆回归（KSIR）特征提取集成线性判别分析（LDA）新技术。首先以KSIR算法完成质谱数据的非线性特征提取，然后在由新特征矢量张成的低维空间构造样本类别的线性判别函数，负责各样本个体类别的判定。将KSIR-LDA方法应用于软饮料的质谱数据分类，结果表明：该方法不仅适应质谱数据与性质间的非线性关系，而且可以更少、解释能力更强的特征变量取得更高的分类精度，并能实现在低维特征空间对数据的解释及可视化
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