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基于机器学习的近红外光谱样本扩充方法研究.pdf

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    摘要

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    近红外光谱分析技术是一种简便快速的现代分析技术，融合了光谱技术、信息学、

    化学计量学和计算机技术的一门交叉学科，在石油化工、农业生产以及药品检测等领域

    具有广泛应用。然而，由于光谱样本的物理化学属性值测定过程既耗时又繁琐，导致实

    际参与建模的光谱数据集规模通常较小，进而严重限制了近红外光谱分析模型的优化和

    应用；另外，相比于传统机器学习模型，深度学习模型在面对高维复杂的光谱数据时具

    有明显优势，但其精确度和泛化性能同样需要大量标注数

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