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为求和的形式，即对数似然−故可以对的误差函数加入针对参数的惩罚项−得到以下惩罚项函数−−−ˆ其中ˆ是的输出。
关键词光差方程可以表示为∥ˆ−∥假设仪器样本数据集为，样本分布空间为ˆ仪器样本数据集为样本分布空间为ˆ。
图具有层隐藏层的深度自编码器图具有层隐藏层的深度自编码器下载原图所以整体的损失函数为∥ˆ−∥为了实现两个仪器光谱样本之间空间的映射，我们根据以下数理统计的原理引入针对参数的误差惩罚项。
我们希望从ˆ中采样样本，经过深度自编基于深度自编码器的非线性光谱转移方法的探究光学论文化以及光谱标准化光谱转移。
简单的单变量斜率和偏差校正在两个不同仪器上测量的光谱预测之间建立了线性方程。
通过线性方程的偏臵和斜率，可以对新光谱的预测进行校正。
但只有当仪器变化引起所有样本系统的光谱差异时，才是有效的。
与方法不同，模型系数的标准化可以应用于不同样本间光谱差异的情况，但通常这些方法需要大量的光谱样本才能得到满意的参数校正结果。
通过标准化光谱进行模型转移的线性模型很难描述在不同仪器上测量的近红外光谱的差别。
本工作使用深度自编码的方法，建立了不同仪器之间的非线性映射，在两个公共数据集上表现优于其他传统线性光谱标准化方法。
关键词光学多变量校准模型转移深度自编码器近红外光谱非线性光谱近红外光谱已广泛应用于各个领域，是种快速无损环保经济的实用技术。
然而，近红外光谱的微弱信号不仅包含化学信息，还包含各种背景噪声。
因此，为了从光谱中得到准确品的光谱联系起来，并用变换矩阵来描述这种关系，主光谱的每个波长与次光谱的所有波长同时相关。
然而，在中，频谱相关被限制在个更小的区域内。
它对个小窗口区域内的不同仪器测量的光谱之间建立了线性关系，以实现整体波段的非线性转换。
典型相关分析和光谱空间变换并没有直接对光谱进行校正，而是从不同光谱中提取出主成分之间的关系。
通过对不同仪器上测量的光谱进行比对，构建数据矩结果与讨论基于的光谱校正转移针对药片数据集和玉米数据集，我们分别设计了两个编码器层数为层的深度自编码器网络，结构分别的和。
因此，输入的仪器的药片光谱维度，经过编码器从逐步变为再经过对称的解码器，从维度逐步变为，的输出光谱，输出的维度为的光谱即为我们所需的符合仪器样本分布空间的光谱。
自编码器的损失函数和参数优化方式根据式和式获得。
进行药片数据集光谱转移的自编码器网络结构如究光谱学与光谱分析，基金集美大学科研启动资金项目资助。
第个数据集是玉米数据集，包含了种仪器上测量的近红外光谱，以及个玉米样品的水分油脂蛋白质和淀粉含量。
每条光谱测量范围为，分辨率为。
种仪器测量的光谱被用来互相校正，用蛋白质含量来验证光谱转移后定量较准模型的预测结果。
在计算之前，每个数据集都会根据经典的算法被划分为校准集验证的效果，同时检验转移后的光谱在原多变量回归模型中的预测结果。
图两个数据集的不同仪器上的光谱相互转移的结果，中的和代表药片数据集两台光谱仪上测出的光谱表药片数据集进行光谱转移后，转移光谱在多变量校准模型中的注偏最小乘法的潜变量个数中选用的窗口尺寸算法中选取的主成分个数表玉米数据集进行光谱转移后，转移光谱在多变量校准模型性中的使用激活函数来限制每层神经元的输出接近于。
经过多次代码的运行，确定将式中的惩罚系数设臵为，将式中的学习率设臵为，迭代训练个回合后，模型收敛，并达到最佳的转移光谱的效果。
第个数据集是玉米数据集，包含了种仪器上测量的近红外光谱，以及个玉米样品的水分油脂蛋白质和淀粉含量。
每条光谱测量范围为，分辨率为。
种仪器测量的光谱被用来互相校正，用蛋白质含量定律的吸收信号，还包含与仪器状态，测量条件，粒径，甚至温度和湿度相关的信号，这导致光谱之间非线性的差异。
因此，仅使用简单的线性模型很难描述在不同仪器上测量的近红外光谱的差别。
本工作使用深度自编码的方法，建立了不同仪器之间的非线性映射，在两个公共数据集上表现优于其他传统线性光谱标准化方法。
结果与讨论基于的光谱校正转移针对药片数据集和玉米数据集，我们分别设计了两个编码器层数为层基于深度自编码器的非线性光谱转移方法的探究光学论文和预测集。
药片集的个样本被分为个样本的校准建模集，以及各包含个样本的验证集和预测集。
玉米集的样本被分为，的校准建模集验证集和预测集。
校准建模集和验证集的光谱样本会被用于建立定量分析的多变量回归模型以及训练用于光谱转移的模型。
预测集的光谱样本用来检验的效果，同时检验转移后的光谱在原多变量回归模型中的预测结果。
基于深度自编码器的非线性光谱转移方法的探究光学论文本重合，说明本转移模型的有效性。
最后，为了进步验证本方法的优越性，将本方法与和方法进行比较。
将这种算法得到的转移光谱分别作为测试样本，输入已建立的偏最小乘多变量校准模型，通过比较，可以发现本方法在多变量校准模型中的预测结果的均方根误差均小于和，平均提高了和，进步证明了本方法高效和实用的优点。
刘贞文，徐玲杰，陈孝敬深度自编码器的近红外光谱转移的探究光学论文。
直接标准化以及分段直接标准化是最具有代表性的标准化光谱方法。
直接将在主次仪器上测得的样品的光谱联系起来，并用变换矩阵来描述这种关系，主光谱的每个波长与次光谱的所有波长同时相关。
然而，在中，频谱相关被限制在个更小的区域内。
它对个小窗口区域内的不同仪器测量的光谱之间建立了线性关系，以实现整体波段的非线性转换。
典型相关分析和光谱空间变换注偏最小乘法的潜变量个数中选用的窗口尺寸算法中选取的主成分个数结论研究了深度自编码在近红外光谱转移中的应用，探索了种非线性的光谱转移方法。
通过数理统计的相关知识，设计了符合光谱转移需求的误差函数。
同时，针对药片数据集和玉米数据集，给出了详细网络结构和模型参数。
将预测集样本输入训练好的转移模型，可以发现转移后的光谱与相应的目标光谱谱线验证光谱转移后定量较准模型的预测结果。
在计算之前，每个数据集都会根据经典的算法被划分为校准集验证集和预测集。
药片集的个样本被分为个样本的校准建模集，以及各包含个样本的验证集和预测集。
玉米集的样本被分为，的校准建模集验证集和预测集。
校准建模集和验证集的光谱样本会被用于建立定量分析的多变量回归模型以及训练用于光谱转移的模型。
预测集的光谱样本用来检验的深度自编码器网络，结构分别的和。
因此，输入的仪器的药片光谱维度，经过编码器从逐步变为再经过对称的解码器，从维度逐步变为，的输出光谱，输出的维度为的光谱即为我们所需的符合仪器样本分布空间的光谱。
自编码器的损失函数和参数优化方式根据式和式获得。
进行药片数据集光谱转移的自编码器网络结构如图所示。
玉米数据集的样本也同上进行光谱的转移。
图针对药片数据集光谱转移的深度自编码器网络结构我并没有直接对光谱进行校正，而是从不同光谱中提取出主成分之间的关系。
通过对不同仪器上测量的光谱进行比对，构建数据矩阵，并通过主成分分析来估计光谱转换矩阵。
是种线性子空间学习方法，它先用子空间算法降低主光谱的维数，而后在低子空间中计算了光谱间变换矩阵。
以上提到的算法，都是基于线性变换实现预测值模型系数和光谱的转移。
然而，在不同仪器上测量的近红外光谱不仅包含遵循朗伯比基于深度自编码器的非线性光谱转移方法的探究光学论文引起所有样本系统的光谱差异时，才是有效的。
与方法不同，模型系数的标准化可以应用于不同样本间光谱差异的情况，但通常这些方法需要大量的光谱样本才能得到满意的参数校正结果。
通过标准化光谱进行模型转移是最常用的模型转移策略，这类方法通过个转移矩阵，将次仪器上测量的样品的光谱转移为相应的主仪器上的光谱，使其服从于主仪器的样本空间分布。
基于深度自编码器的非线性光谱转移方多变量校准模型转移深度自编码器近红外光谱非线性光谱近红外光谱已广泛应用于各个领域，是种快速无损环保经济的实用技术。
然而，近红外光谱的微弱信号不仅包含化学信息，还包含各种背景噪声。
因此，为了从光谱中得到准确的定量分析结果，个可靠的多元校正模型是必不可少的。
在实际应用中，可以使用种以上的仪器来收集光谱。
将种仪器主仪器的校准模型直接应用于另种仪器次仪器的光谱测量，会使该模型失效。
而针对码器的重构之后，得到服从ˆ分布的相应光谱样本，设这个重构过程为在给定输入的条件下得到的概率，其中代表的网络参数。
根据条件概率最大似然估计定理，对的条件最大似然估计是因为样本之间都是独立同分布的，所以式可以表示为∏用最常用的模型转移策略，这类方法通过个转移矩阵，将次仪器上测量的样品的光谱转移为相应的主仪器上的光谱，使其服从于主仪器的样本空间分布。
基于深度自编码器的非线性光谱转移方法的探究光学论文。
深度自编码器进行光谱标准化的过程光谱样本对，代表仪器和仪器对同个样本测量后得到的谱线。
设是自编码器的均方误差函数，惩罚自编码器输出ˆ与之间的差异，则对单个样本，的的定量分析结果，个可靠的多元校正模型是必不可少的。
在实际应用中，可以使用种以上的仪器来收集光谱。
将种仪器主仪器的校准模型直接应用于另种仪器次仪器的光谱测量，会使该模型失效。
而针对新光谱的重新校准是费时的，。
校准转移的方法可以使用现有的模型来分析在新条件下新仪器下获得的新样品，而不需要重新建立模型，因此受到许多关注和研究。
模型校准转移主要可以通过种策略实现模型预测值标准化模型系数标，并通过主成分分析来估计光谱转换矩阵。
是种线性子空间学习方法，它先用子空间算法降低主光谱的维数，而后在低子空间中计算了光谱间变换矩阵。
以上提到的算法，都是基于线性变换实现预测值模型系数和光谱的转移
基于深度自编码器(DAE)的非线性光谱转移方法的探究（光学论文）
