【摘 要】
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为实现快速无损的茶叶产品等级评估,应用近红外(900~1700 nm)高光谱成像技术对6个等级的祁门红茶进行分类。首先利用线性和非线性降维方法对高光谱数据进行可视化处理,可视化算法包括线性方法的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、多维尺度变换(Multi-Dimensional Scaling,MDS),和非线性方法的t分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding,t-SNE)、Sammon非线性映射
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61401307),河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018045),天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC57500)。
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为实现快速无损的茶叶产品等级评估,应用近红外(900~1700 nm)高光谱成像技术对6个等级的祁门红茶进行分类。首先利用线性和非线性降维方法对高光谱数据进行可视化处理,可视化算法包括线性方法的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、多维尺度变换(Multi-Dimensional Scaling,MDS),和非线性方法的t分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding,t-SNE)、Sammon非线性映射
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