【摘 要】
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在近红外光谱数据相似性测度时,由于光谱数据高维、非线性、重叠等特点,会出现测度距离失效、数据信息处理困难等难题。针对传统相似性测度方法在高维空间出现的不适应性,提
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,中国海洋大学信息工程中心,青岛农业大学网络管理中心
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在近红外光谱数据相似性测度时,由于光谱数据高维、非线性、重叠等特点,会出现测度距离失效、数据信息处理困难等难题。针对传统相似性测度方法在高维空间出现的不适应性,提出了基于邻近集计算的光谱相似性测度方法。首先,采用邻域保持投影neighborhood preserving projections（NPP）算法对原始光谱数据进行降维处理,该降维方法可以很好的保留原始光谱数据非线性结构信息和数据点的邻域信息。然后,在光谱数据降维后的低维空间中,采用改进的邻近集计算方法,实现对近红外光谱数据的相似性测度。实验结果
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