您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于混合高斯分解的近红外光谱奇异样本识别策略
更新时间：2026-04-21

    • 基于混合高斯分解的近红外光谱奇异样本识别策略

    • Gaussian Mixture Model-based Outlier Detection for Near-infrared Spectra

    • 分析测试学报   2026年45卷 页码：1-10

    • DOI：10.12452/j.fxcsxb.26013103    

      中图分类号： O657.3;TQ921.1

    • 收稿：2026-01-31，

      修回：2026-04-03，

      录用：2026-04-07，

      网络首发：2026-04-21，

      纸质出版：2026-06-15

    移动端阅览

  • 朱远哲,赵忠盖,李由然,刘飞.基于混合高斯分解的近红外光谱奇异样本识别策略[J].分析测试学报,2026,45(06):1-10. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.26013103.

    ZHU Yuan-zhe,ZHAO Zhong-gai,LI You-ran,LIU Fei.Gaussian Mixture Model-based Outlier Detection for Near-infrared Spectra[J].Journal of Instrumental Analysis,2026,45(06):1-10. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.26013103.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

近红外光谱结合机器学习对当归及其相似品的准确鉴别
融合多尺度注意力与领域对抗学习的铝土矿近红外光谱跨设备建模
脊痛宁片醇沉上清液多指标成分近红外光谱快速定量模型建立

相关作者

张露文
刘雨
谢佳琦
王必成
卞希慧
徐志彬
许昊
王刚

相关机构

天津工业大学 药学院
宜宾学院，过程分析与控制四川省高校重点实验室
天津工业大学 化学工程与技术学院
中国矿业大学 信息与控制工程学院
中国检验认证集团河北有限公司
0