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Dário Passos

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  1. TOOL · CL_312892 ·

    撤稿论文提出使用数据推导的先验知识指导近红外化学计量学中的CNN设计

    这项研究论文已被撤稿，它探讨了数据集特征如何为近红外（NIR）化学计量学中的卷积神经网络（CNN）设计提供信息。该研究分析了光谱熵和内在秩等属性，以制定指导CNN架构的启发式方法，特别是针对最小和浅层模型。这些数据推导的先验知识被证明与传统的超参数优化方法具有竞争力，表明光谱描述符可以有效地指导近红外模型的设计。