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摘要 為实现对半夏伪品的鉴别，采用高光谱技术并结合机器学习算法对半夏、水半夏和南星进行研究。首先使用小波变换方法对原始的高光谱数据进行预处理，然后结合主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权采样（CARS）算法在全光谱中提取特征波长，建立了基于全光谱和特征波长的BP神经网络（BP）、支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）的分类判别模型。（剩余8849字）
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基于高光谱技术和机器学习的半夏伪品鉴别
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