【摘 要】
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以微量农药近红外光谱数据为研究对象,分别采用k近邻分类算法(k-nearest neighbor,k-NN)、朴素贝叶斯分类器(naive Bayesian classifier)、支持向量机(support vector machin
【基金项目】
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北京信息科技大学校科研基金项目(1925021)
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以微量农药近红外光谱数据为研究对象,分别采用k近邻分类算法(k-nearest neighbor,k-NN)、朴素贝叶斯分类器(naive Bayesian classifier)、支持向量机(support vector machine,SVM)算法、极限学习机(extreme learning machine,ELM)等不同机器学习算法对其进行不同浓度分类判别分析。研究结果表明,k近邻分类算法、支持向量机算法、极限学习机算法均取得了较好的分类预测精度,分类预测精度均达到90%以上,其中极限学习机算法训
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