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针对近红外光谱数据小样本、高维、非线性的问题,论文提出一种基于Dropout深度信念网络的定量模型构建方法。Dropout概念的引入,避免了节点之间的协同作用,提高了网络的泛化能力,深度信念网络保证了非线性建模的能力,提高了预测准确性。通过仿真实验验证了该方法具有更好的预测精度和模型稳定性,对建立烟叶化学成分定量模型具有一定的实用价值。