1、“.....近红外高光谱图像结值，表示白板光谱反射值，为计算得到的光谱反射率。−−数据处理白化采集的高光谱图像光谱波段之间具有很强的相关性，常用的去均值和标准化特征去均值除方差等方法都是基于高斯归化去平移或缩放原始数据的特征，并没有有效的去除特征之间的相关性。因此，采用白化让原始数据经过个线性变换得到的新数据的协方差矩阵为单位矩阵来去除相关性。白化的方式并不唯，本实验选择了白白化和分类的模型表现最好，在测试集上的平均准确率为，可以有效的鉴别宁夏枸杞产地。关键词白化产地鉴别光学宁夏枸杞近红外高光谱宁夏枸杞是茄科枸杞属的种，果实称为枸杞子。近现代医学研究表明，枸杞子具有抗氧化抗疲劳降血脂降血糖等多方面的药理功效。宁夏枸杞是中华人民共和国药典中唯列为药品的枸杞品种。宁夏产地的枸杞由于色艳，皮薄，肉厚，甘甜，活性成分多以及药用价值高而受到消费者的青睐......”。

2、“.....无法做到无损批量地采集枸杞子数据来鉴别枸杞子产地。近红外高光谱图像结合了近红外光谱和图像，包含丰富的空间信息和光谱信息，可以实现无损批量地采集非均匀样本光谱信息。利用近红外高光谱图像对甘肃青海新疆宁夏和内蒙个产地的宁夏枸杞进行产地鉴别。使用近红外高光谱图像系统采集了个样本数据之后，通过阈值分割图像去噪等方法提取出感兴趣区域。对比了白化预处理方法和常用的标准化预处理方法，实验结果表产地分别为内蒙新安镇甘肃靖远县青海都兰县新疆精河县和宁夏银川市。样品从产地收集，每个地方采集个样本，统烘干保存。使用近红外高光谱图像设备分批采集数据，每批每个产地采集个样本的高光谱信息。接下来使用随机采样的方法分割训练集验证集和测试集。从第批和第批中每个产地随机选取个样本作为训练集，剩下的作为验证集，第批数据单独作为测试集......”。

3、“.....摘要宁夏产地的宁夏枸杞属于中华人民共和国药典收录的道地药材，药用别，。王欢等研究了不同产地宁夏枸杞药用活性成分的差异，发现不同产地的枸杞多糖及甜菜碱含量存在显著性差异。曲云卿等研究了不同产地枸杞类胡萝卜素含量的差异。不同产地中枸杞成分含量的不同，可以反映出枸杞内部含氢基团对近红外谱区具有不同的吸收强度，以上研究为使用近红外光谱建立枸杞产地鉴别模型提供了依据。然而枸杞子样本较小形状不规则成分分布不均匀，近红外光谱鉴别通常需要把样品碾碎成粉末，无法做到无损批量地采集光谱数据。近红外高光式中，和可以通过最小乘算法求解，残差矩阵，可以作为新的和，通过迭代继续求解新的隐藏特征。产地鉴别模型要对多个产地进行分类，般有和投票的方法进行多分类。为了避免分界面具有不确定性区域投票时票数相同以及增加模型复杂度等问题，采用了基于统计学中最大似然估计框架的进行多分类......”。

4、“.....结果和讨论光谱特征曲线不同产地的宁夏枸杞的全据的冗余性。同时，建模及测试运行时间被大大压缩。通过分析模型和模型的结果表明算法稍微增加了模型的准确率。但是，使用算法可以把输入特征降低成个特征去表示。经过白化变换后的数据，相对原始数据来说丢失了部分原始信息，因此并没有显著的提升白化模型的效果，但是可以从白化后不相关的特征中提取更有效表示输入数据的特征。经过降维后，模型的识别率仍是远远优于模型的识别率，而且从模型复杂度角多分类，同时和和模型做比较。结果和讨论光谱特征曲线不同产地的宁夏枸杞的全波段平均反射率光谱如图所示。通过图可以看出不同产地的平均曲线趋势相似，但是每个波段对应反射率值不同，代表内部的化学成分含量不同。相似性可以体现在它们都是宁夏枸杞这品种差异性的影响因素可能比较多，包括地理环境，天气，种植培育过程等......”。

5、“.....定义矩阵，∈表示个观测样本降维，验证不同分类器性能表现，提出了在当前应用场景下快速有效鉴别枸杞产地的方法。实验部分枸杞样本样品的品种都为宁杞号，产地分别为内蒙新安镇甘肃靖远县青海都兰县新疆精河县和宁夏银川市。样品从产地收集，每个地方采集个样本，统烘干保存。使用近红外高光谱图像设备分批采集数据，每批每个产地采集个样本的高光谱信息。接下来使用随机采样的方法分割训练集验证集和测试集。从第批和第批中每个产地随机选取个样本作假冒宁夏产地的现象频发。鉴别枸杞子的传统方法有性状鉴别显微鉴别化学成分分析鉴别分子生物学技术鉴别等，但是这些方法周期都比较长且具有破坏性，不能批量鉴别，。王欢等研究了不同产地宁夏枸杞药用活性成分的差异，发现不同产地的枸杞多糖及甜菜碱含量存在显著性差异。曲云卿等研究了不同产地枸杞类胡萝卜素含量的差异。不同产地中枸杞成分含量的不同......”。

6、“.....以上研究为使用近红外光谱建立枸杞产探讨如何利用近红外高光谱图像分辨宁夏枸杞产地光学论文度来看，白化后的模型也是优于标准化模型，建模测试运行时间也更短，方便实时测试。定义矩阵，∈表示个观测样本的个隐藏特征，与预处理后的数据的关系表述如式。，∈是线性映射矩阵。第个隐藏特征为，通过拉格朗日乘子法求解公式可以得到。，基于第个隐藏特征，和可以按照式做如下分解。探讨如何利用近红外高光谱图像分辨宁夏枸杞产地光学论文白化模型在测试集上的准确率标准差相对较低，说明多次随机采样建模测试结果的离散程度较低，白化模型的鲁棒性更好，而且白化模型具有较低的建模测试运行时间。以上实验结果表明白化去除特征之间的相关性的同时，还可以提升模型准确率。因此，白化是个有效的预处理方法。表不同模型的结果导出到从模型和模型的结果来看，算法提升了模型大约的准确率......”。

7、“.....这点也可以表明原始数预处理后的数据采用偏最小乘降维降低模型复杂度，结果表明经过白化预处理后的数据可以由维特征降低到个主成分，使得去除相关性后的特征可以被更少的隐藏特征来表示，这样可以极大程度上降低模型复杂性。最后，将降维后的特征输入到不同的分类器中进行训练，包括支持向量机线性判别分析和分类。其中，基于白化和分类的模型表现最好，在测试集上的平均准确率为，可以有效的鉴别宁夏枸杞产地的个隐藏特征，与预处理后的数据的关系表述如式。，∈是线性映射矩阵。第个隐藏特征为，通过拉格朗日乘子法求解公式可以得到。，基于第个隐藏特征，和可以按照式做如下分解。识别性能通过对比实验，得到了如表所示的不同模型的识别结果。对比模型和模型的结果，白化预处理模型在测试集上的平均准确率比标准化预处理模型在测试集上的平均准确率要高出大约。为训练集，剩下的作为验证集......”。

8、“.....式中，和可以通过最小乘算法求解，残差矩阵，可以作为新的和，通过迭代继续求解新的隐藏特征。产地鉴别模型要对多个产地进行分类，般有和投票的方法进行多分类。为了避免分界面具有不确定性区域投票时票数相同以及增加模型复杂度等问题，采用了基于统计学中最大似然估计框架的进行地鉴别模型提供了依据。然而枸杞子样本较小形状不规则成分分布不均匀，近红外光谱鉴别通常需要把样品碾碎成粉末，无法做到无损批量地采集光谱数据。近红外高光谱图像结合了近红外光谱和图像，包含丰富的空间信息和光谱信息，可以实现无损批量地采集非均匀样本光谱信息。采用近红外高光谱图像技术进行枸杞产地的鉴别，为建立快速有效的枸杞产地鉴别模型提供实验依据。通过比较白化预处理和常用的标准化预处理，采用偏最小乘降维，算法对输入数据进行。关键词白化产地鉴别光学宁夏枸杞近红外高光谱宁夏枸杞是茄科枸杞属的种......”。

9、“.....近现代医学研究表明，枸杞子具有抗氧化抗疲劳降血脂降血糖等多方面的药理功效。宁夏枸杞是中华人民共和国药典中唯列为药品的枸杞品种。宁夏产地的枸杞由于色艳，皮薄，肉厚，甘甜，活性成分多以及药用价值高而受到消费者的青睐。但是品质优良的枸杞子受制于种植面积，产量有限，市场流通的商品来源无法确保，致使枸杞子市场混乱，以其他产地探讨如何利用近红外高光谱图像分辨宁夏枸杞产地光学论文了近红外光谱和图像，包含丰富的空间信息和光谱信息，可以实现无损批量地采集非均匀样本光谱信息。利用近红外高光谱图像对甘肃青海新疆宁夏和内蒙个产地的宁夏枸杞进行产地鉴别。使用近红外高光谱图像系统采集了个样本数据之后，通过阈值分割图像去噪等方法提取出感兴趣区域。对比了白化预处理方法和常用的标准化预处理方法，实验结果表明白化预处理是种有效的高光谱数据预处理方法，可以去除特征之间的相关性......”。