光谱学与光谱分析, 2019, 39 (3): 717, 网络出版: 2019-03-19   

特征分层结合改进粒子群算法的近红外光谱特征选择方法研究

Study on Feature Selection of Near Infrared Spectra Based on Feature Hierarchical Combining Improved Particle Swarm Optimization
作者单位
1 中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
2 青岛科技大学信息科学技术学院, 山东 青岛 266061
3 云南中烟工业有限责任公司技术中心, 云南 昆明 650024
引用该论文

徐宝鼎, 秦玉华, 杨宁, 高锐, 苑程程. 特征分层结合改进粒子群算法的近红外光谱特征选择方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(3): 717.

XU Bao-ding, QIN Yu-hua, YANG Ning, GAO Rui, YUAN Cheng-cheng. Study on Feature Selection of Near Infrared Spectra Based on Feature Hierarchical Combining Improved Particle Swarm Optimization[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(3): 717.

引用列表
1、 改进和声搜索算法的近红外光谱特征变量选择光谱学与光谱分析, 2020, 40 (6): 1869
2、 镀膜型光谱成像数据提取与作物叶绿素分布探测研究光谱学与光谱分析, 2020, 40 (5): 1581

徐宝鼎, 秦玉华, 杨宁, 高锐, 苑程程. 特征分层结合改进粒子群算法的近红外光谱特征选择方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(3): 717. XU Bao-ding, QIN Yu-hua, YANG Ning, GAO Rui, YUAN Cheng-cheng. Study on Feature Selection of Near Infrared Spectra Based on Feature Hierarchical Combining Improved Particle Swarm Optimization[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(3): 717.

本文已被 2 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!