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为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙(PA)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)进行了预处理组合优化研究,以竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长提取,并运用支持向量机算法(SVM)建立模型。结果显示:所有预处理方法中,预处理组合S-G+FD+SNV获得的结果最优,S-G+FD+SNV+SVM模型的平均准确率高达96.67%,其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。 相似文献
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Wiener空间的展开与非适应随机演算 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出Wiener空间的标准展开式,并据此给出非适应随机积分是Skorohod可积的充要条件及其具体形式。同时,我们研究了Skorohod不定积分的适应性问题。最后,利用随机数方法给出了推广了的It(?)公式新的证明。 相似文献
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