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为了解决基于监督学习的高光谱图像分类算法训练样本中存在的噪声标签会降低后续的分类精度的问题, 采用了一种基于低秩稀疏表示和改进光谱角制图(SAM)的高光谱图像误标签检测算法。首先对高光谱图像中信号子空间进行预测, 根据预测到的子空间对原始高光谱图像重构并去噪; 然后通过基于归一化的光谱角制图算法来获取每一类样本间的距离信息, 得到每类样本间的光谱相似度, 并利用密度峰值聚类算法得到每个训练样本的局部密度; 最后采用基于局部密度的决策函数对噪声标签进行检测, 使用支持向量机在两个真实数据集上验证。结果表明, 该算法比先进的层次结构的高光谱图像误标签检测算法提高了1.91%的总体精度。这一结果对高光谱图像分类是有帮助的。 相似文献
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高效液相色谱法与酶免疫法快速测定鲫鱼中残留显/隐色孔雀石绿的比较 总被引：1，自引：0，他引：1
采用高效液相色谱(HPLC)法与酶免疫法(EIA)两种方法检测鲫鱼中残留显/隐色孔雀石绿的含量,对这两种分析方法所得的回收率进行了比较,当添加浓度在5.0～50.0 μg·kg-1时,其中 HPLC 法所测得的回收率为 68.2%～90.0%,相对标准偏差小于7.0%,检出限为 2 μg·kg-1;EIA 法所测得的回收率为 72.4%～92.3%,相对标准偏差小于 6.8%,检出限为1 μg·kg-1;两种方法均具有高效、快速、稳定的特点,能满足日常检验工作的需要. 相似文献
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