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J-GLOBAL ID：201902234317701782   整理番号：19A2038275

スペクトル部分空間と局所線形埋込みアルゴリズムに基づく類似性測度法【JST・京大機械翻訳】

Similarity measure method based on spectra subspace and locally linear embedding algorithm

著者 (4件)： Qin Yuhua (College of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China) ,  Duan Kai (R&D Center, China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd, No. 367 Hongjin Road, Kunming 650231, China) ,  Wu Lijun (R&D Center, China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd, No. 367 Hongjin Road, Kunming 650231, China) ,  Xu Baoding (College of Information Science and Engineering, China Ocean University, Qingdao 266100, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 100  ページ： 57-61  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近赤外(NIR)スペクトルデータの高次元,冗長性,雑音および非線形性により,類似性測度の困難性が生じた。本論文は,スペクトル部分空間と局所線形埋込み(LLE)アルゴリズムに基づく類似性測度方法SSLLEを提示した。最初に,主要な化学組成の吸収バンドに従って,高次元スペクトルデータをいくつかの部分空間に分割した。それは,非関連の特徴と雑音の影響を効果的に避け,LLEの次元と計算の複雑さを減少させる。次に,著者らはユークリッド距離の代わりに測地線距離を導入することによってLLEアルゴリズムを修正して,それは高次元空間におけるユークリッド距離の測度問題を解決した。サンプルをより均等に分布させるために,LLEにおける距離計算の方法も修正した。各スペクトル部分空間に対して,修正LLEを用いて高次元空間から写像された埋込みに従って距離行列を計算した。次に,サンプルセットのスペクトル類似性マトリックスを,それぞれのサブ空間の個々の距離マトリックスのすべてを加えることによって統合して,最も高い類似性を有するサンプルを見つけることができた。アルゴリズムの有効性を調査するために,サンプルのスペクトル投影を最初に分析し,結果は,SSLLEが主成分分析(PCA)とLLEの方法より著しく異なる領域からタバコサンプルを区別したことを示した。第二に,著者らは,ターゲットタバコと最もスペクトル的に類似したサンプルを検索した結果を比較し,SSLLEには化学組成における最小差があり,PCAとLLEアルゴリズムのものより専門家の推薦と最も高い一貫性を持つことを示した。また,それは良好なロバスト性と精度を有した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  近赤外線 ,  化学組成 ,  たばこ ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  高次元 ,  *線形性 ,  *類似性 ,  *測度 ,  *スペクトル ,  有効性 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： スペクトル部分空間 ,  測地距離 ,  局所線形埋込みアルゴリズム ,  近赤外分光法 ,  類似性測度

分類 (2件)： 赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： スペクトル ,  部分空間 ,  線形 ,  埋込み ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  測度