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基于PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别
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作者 李宁宁 刘正东 +2 位作者 王海滨 韩熹 李文霞 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1039-1045,共7页
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后... 该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 废旧纺织物 主成分分析(PCA) 核主成分分析(kernel-PCA) k-近邻算法(KNN) 分类识别
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