基于蒙特卡洛 KNN 与多分辨率 CNN 的多气体光谱分类
机器学习
2020-03-25 v4 机器学习
摘要
我们开发了蒙特卡洛 k-近邻（KNN）与多分辨率卷积神经网络（CNN）以检测近红外（IR）光谱中多种气体的存在。使用高分辨率传输数据库合成近红外光谱。蒙特卡洛 KNN 确定了最优核尺寸与最优通道数。由多个不同核构成的多分辨率 CNN 利用该最优核尺寸与最优通道数创建。多分辨率 CNN 在性能上优于多层感知机与偏最小二乘。
引用
@article{arxiv.1907.02188,
title = {Classifying Multi-Gas Spectrums using Monte Carlo KNN and Multi-Resolution CNN},
author = {Brosnan Yuen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.02188},
year = {2020}
}
备注
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