基于机器学习的近红外光谱样本扩充方法研究.docxVIP

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2025-07-18 发布于中国
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基于机器学习的近红外光谱样本扩充方法研究

一、引言

近红外光谱（NIRS）技术作为一种快速、无损的检测手段，在农业、食品、医药等领域得到了广泛应用。然而，近红外光谱分析面临着样本数量有限、样本分布不均等问题，这直接影响了分析的准确性和可靠性。近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的近红外光谱样本扩充方法成为了一个重要的研究方向。本文旨在研究基于机器学习的近红外光谱样本扩充方法，以提高近红外光谱分析的准确性和可靠性。

二、近红外光谱样本扩充的重要性

近红外光谱分析是通过测量样品的光谱信息来推测样品的性质或组成。由于实际中样本数量有限、样本分布不均等问题的存在，使得近红外光谱分析的准确性和可