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LR-IPLS_光谱_BLANKV2L_光谱特征提取及多元线性回归_IPLS

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简介：
本研究采用改进的区间偏最小二乘法（IPLS）结合多元线性回归模型，对BLANKV2L数据集进行光谱特征提取与分析，以优化预测效果。 预测水果糖度可以通过提取近红红外光谱数据的特征波段来进行，并根据这些特征波段来预测糖度。

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  • LR-IPLS_光谱_BLANKV2L_光谱特征提取及多元线性回归_IPLS
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    本研究采用改进的区间偏最小二乘法（IPLS）结合多元线性回归模型，对BLANKV2L数据集进行光谱特征提取与分析，以优化预测效果。 预测水果糖度可以通过提取近红红外光谱数据的特征波段来进行，并根据这些特征波段来预测糖度。
     
  • iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析
    优质
    简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。 在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。 在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。 在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。
     
  • GA特征提取_光谱分析_光谱特征提取-war21r
    优质
    本项目专注于利用GA（遗传算法）进行高效的光谱特征提取与分析，旨在优化光谱数据处理流程，提高特征识别准确性。 使用GA提取特征，数据为高光谱数据及感兴趣区域数据，最后一列为标签。
     
  • hyperIca.rar_MATLAB高光谱_端元光谱_端元提取_高光谱丰度估计_高光谱分析工具
    优质
    hyperIca.rar是一款基于MATLAB的高效高光谱数据分析工具，专为科研人员设计。此软件包内含多种算法以实现快速准确地提取端元光谱并进行高光谱图像的丰度估计，是科学研究中的得力助手。 光谱提取效果好，丰度调整出色，适用于高光谱目标检测和端元提取。
     
  • SPA提取特征_连续投影算法的光谱特征提取_SPA；特征提取_spa提取_
    优质
    SPA（Spectral Projection Algorithm）是一种高效的光谱数据特征提取技术，通过连续投影算法优化选择最具有代表性的变量，广泛应用于化学、生物医学等领域。 使用SPA方法提取特征，数据包括高光谱数据及感兴趣区域的数据，最后一列是标签。
     
  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
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    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • 基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取
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    本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。 鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。
     
  • 基于PCA的高光谱图像特征提取分析
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    本研究探讨了主成分分析（PCA）技术在高光谱图像处理中的应用，旨在高效地进行特征提取与数据分析。通过减少数据维度并保留关键信息，为后续分类和识别任务提供优化支持。 这段文字描述了一个MATLAB程序的功能：可以对高光谱图像进行降维处理，并且可以直接读取ENVI文件格式的数据，同时能够直接处理高光谱图片。
     
  • 基于Matlab的高光谱数据特征提取方法
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    本研究探讨了在Matlab环境下开发和应用高效算法以从高光谱图像中提取关键特征的方法和技术。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：使用Matlab进行高光谱数据特征提取 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于MATLAB的BOSS光谱特征提取算法代码
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    本简介提供了一种基于MATLAB实现的BOSS（Bag-of-Spectral-SWords）光谱特征提取算法的代码资源。该方法通过将高维光谱数据转换为低维特征向量，以便于后续的数据分析和模式识别任务。此代码适用于科研人员及工程师处理复杂光谱信号的应用需求。 邓百川等人提出了一种近红外光谱特征提取算法，名为A bootstrapping soft shrinkage (BOSS) 方法用于变量选择。