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申请/专利权人：三亚罗盘星科技有限公司
摘要：一种用于吸收谱峰重叠污染物检测的特征提取方法，包括以下步骤：1用BCOA对原始光谱进行特征选择，具体包括：生成光谱特征子集初始值，将小龙虾个体转换成二进制形式，通过模拟避暑、竞争、摄食阶段迭代更新光谱特征子集，直到达到最终迭代次数。从而得到一组最优的光谱特征子集；2将BCOA选择的光谱特征用PCA进行特征提取,得到最终光谱特征，用于高度光谱峰高度重叠污染物的浓度检测。本发明结合了特征选择和特征选择技术，在特征提取之前，先利用特征选择技术去除了原始数据无关冗余信息，提升特征提取的质量，从而增强回归模型预测能力。此外，通过使用模拟生物行为的BCOA算法，提升收敛速度和能力，提升特征选择的性能。
主权项：1.一种用于吸收谱峰重叠污染物检测的特征提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1用BCOA对原始光谱进行特征选择，选择出一组最优的光谱特征子集；2将步骤1选择得到的最优光谱特征子集进行PCA特征提取；将BCOA选择的最优光谱特征子集XG，所对应最优特征波长的吸光度[Aλopt,1,Aλopt,2,Aλopt，3,…,Aλopt，L]组成n行L列矩阵M，其中n为样本数据，L为选择的特征波长数，然后将O的每一行进行去均值化，即减去这一行的均值，其次求出M的协方差矩阵Conv和特征值以及对应的特征向量，最后将特征向量按对应特征值大小从小到大按行排列成矩阵，去矩阵前K行组成矩阵P，即为降维到K维后的数据； 其中，为矩阵M去均值化后的矩阵，n为样本数量，Conv为矩阵M的协方差矩阵；P＝[ξ1,ξ2,ξ3,…,ξK]2其中，ξi为协方差矩阵特征值按大小从小到大对应的特征向量。
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百度查询： 三亚罗盘星科技有限公司 一种用于吸收谱峰重叠污染物检测的特征提取方法
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