人工智能技术在近红外光谱中的应用
光学
2025-10-14 v1
摘要
本文探讨了应用各种人工智能技术分析对乙酰氨苷的近红外(NIR)光谱，光谱范围为900 nm至1800 nm。主要目标是评估Principal Component Analysis(PCA)、Kernel PCA(KPCA)、稀疏Kernel PCA、t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和Uniform Manifold Approximation and Projection(UMAP)等多个降维算法在建模和解释光谱特征方面的性能。这些技术源自数据科学和机器学习，被评估其在制造业应用中简化分析和增强NIR光谱可视化的能力。
引用
@article{arxiv.2510.10638,
title = {Techniques of Artificial Intelligence Applied to Near-Infrared Spectra},
author = {Aminata Sow and Tidiane Diallo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10638},
year = {2025}
}
备注
14 Pages, 5 Figures