网格GGLLE算法提升近红外光谱相似性度量的精度

本文主要探讨了基于网格划分局部线性嵌入（Grid-Based Local Linear Embedding, GGLLE）算法的近红外光谱相似性度量方法。近红外光谱数据分析面临着高维度、高冗余、高噪声以及非线性的挑战，这直接影响了光谱相似性度量的精度。作者针对这些问题，提出了一种创新的解决方案。 首先，他们通过分析关键化学成分在光谱中的表现，将原始的高维光谱数据分割成多个网格子空间，每个子空间代表了光谱数据的一个局部区域，有助于减少复杂度并提取关键特征。这种方法有效地解决了高维数据的处理问题。 其次，对传统的局部线性嵌入（Local Linear Embedding, LLE）算法进行了优化。优化包括两个方面：一是改进了特征映射过程，使得子空间可以从高维空间更准确地投影到低维空间；二是利用改进后的LLE算法，对每个子空间进行独立的特征转换，计算出各子空间间的相似度矩阵。这样，不仅可以保持局部结构的完整性，还能减小噪声的影响。 在完成子空间的相似度矩阵计算后，通过归一化处理确保了比较的公平性，并将所有子空间的相似度信息整合，形成了最终的光谱样本集相似度矩阵。这种方法实现了对光谱相似性的有效度量。 为了验证GGLLE算法的性能，研究者选取了某烟草企业的两组烟叶光谱数据，构建了相应的相似性度量模型。实验结果表明，使用GGLLE算法构建的模型准确率高达93.3%，显著优于主成分分析（PCA）、栈式自编码器（Stacked Autoencoder, SAE）和传统LLE算法的64.2%、67.5%和82.5%。这证明了GGLLE算法在处理近红外光谱数据时具有更高的准确性和有效性，对于提高光谱相似性度量的精度具有实际应用价值。 本文介绍了一种新颖的近红外光谱相似性度量方法，它结合了网格划分和局部线性嵌入技术，有效地应对了高维光谱数据的特点，为实际问题提供了高效且精确的解决方案。在未来的研究中，这种算法可能被广泛应用于诸如食品安全检测、环境监测等领域的光谱数据分析。