用于多组分光谱分析的最优阈值多标签分类
机器学习
2019-06-26 v1 信号处理
机器学习
摘要
在本文中，我们实现了带最优阈值化的多标签神经网络，以在杂乱环境中从多气体混合物里识别气体种类。利用红外吸收光谱学并在合成光谱数据集上测试，当信噪比和训练样本量充足时，我们的方法优于常规的二元关联-偏最小二乘判别分析。
引用
@article{arxiv.1906.10242,
title = {Multi-label Classification with Optimal Thresholding for Multi-composition Spectroscopic Analysis},
author = {Luyun Gan and Brosnan Yuen and Tao Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.10242},
year = {2019}
}
备注
8 pages, 7 figures