文献类型：期刊文章

作　　者：高云飞[1] 付霖宇[1] 瞿军[1] 王菊香[1] 邢志娜[1] 翁新华[2]

GAO Yun-fei;FU Lin-yu;QU Jun;WANG Ju-xiang;XING Zhi-na;WENG Xin-hua(Naval Aviation University,Yantai 264001,China;No.91515 Unit of PLA,Sanya 572061,China)

机构地区：[1]海军航空大学,山东烟台264001 [2]中国人民解放军91515部队,海南三亚572061

出　　处：《电光与控制》

基　　金：国家自然科学基金(51605487);山东省自然科学基金(ZR 2016FQ03)

年　　份：2019

卷　　号：26

期　　号：6

起止页码：18-21

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、INSPEC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究近红外光谱分析模型中的样本有效划分问题,针对经典KS算法依据距离度量描述高维度光谱数据间差异时效果不尽人意甚至失去意义的问题,结合目前相似性度量方法的不足,构造出一种新的相似性度量函数,采用光谱特征和性质特征相结合的方式计算样本间差异,提出一种改进的KS算法以寻求样本差异的最佳表达方式。通过与其他改进方法的对比,从有效性和对近红外光谱分析模型的影响两方面对所提改进算法进行分析,验证了所提算法的合理性和优越性。

关 键 词：近红外光谱分析 相似性度量  模型传递  多元校正模型  KS算法  样本划分  

分 类 号：O213.2]