【摘 要】
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在光谱数据的多元校正中,光谱数据通常是在多种不同的环境条件下收集的.为了建模来源于不同环境中的高维光谱数据,本文提出了一种新的稀疏贝叶斯混合专家模型,并将其用来选择
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在光谱数据的多元校正中,光谱数据通常是在多种不同的环境条件下收集的.为了建模来源于不同环境中的高维光谱数据,本文提出了一种新的稀疏贝叶斯混合专家模型,并将其用来选择多元校正模型的稀疏特征.混合专家模型能够把训练数据划分到不同的子类,之后使用不同的预测模型来分别对划分后的数据进行预测,因此这种方法适合于建模来自于多种环境下的光谱数据.本文提出的稀疏的混合专家模型利用稀疏贝叶斯的方法来进行特征选择,不依赖于事先指定的参数;同时利用probit模型作为门函数以得到解析的后验分布,避免了在门函数分类模型中进行特征
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