基于DRS-PCA-深度森林架构对牛皮纸袋的分类研究

摘要： 目的 解决普通拉曼光谱对牛皮纸袋进行分类的过程中存在的荧光干扰强、数据维度高、模型泛化能力不足等问题。方法 建立一种基于“差分拉曼光谱-主成分分析-深度森林”（DRS-PCA-深度森林）三级联合分类框架。结果 利用差分拉曼光谱采集54个牛皮纸袋样品的光谱数据，根据样品填料成分将其分为六大类，主成分分析将原始的1 912维光谱数据降至13维，有效降低了数据复杂度，深度森林模型在分... （共6页）