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基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究
实验技术与方法 | 更新时间:2023-01-04
    • 基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究

    • Effects of Scalable One-pass Self-representation Learning on Near Infrared Spectroscopy Regression Modeling

    • 分析测试学报   2022年41卷第8期 页码:1214-1220
    • DOI:10.19969/j.fxcsxb.22040203    

      中图分类号:

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  • 郭拓,梁小娟,马晋芳等.基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究[J].分析测试学报,2022,41(08):1214-1220. DOI: 10.19969/j.fxcsxb.22040203.

    GUO Tuo,LIANG Xiao-juan,MA Jin-fang,et al.Effects of Scalable One-pass Self-representation Learning on Near Infrared Spectroscopy Regression Modeling[J].Journal of Instrumental Analysis,2022,41(08):1214-1220. DOI: 10.19969/j.fxcsxb.22040203.

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