基于BP神经网络的Stacking模型融合的光谱分类算法

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摘  要：文章介绍了Stacking集成学习方法、BP神经网络模型，分别讨论了单分类器的精度，特征提取与单分类器结合的算法的精度、Stacking集成学习算法的精度。实验测试表明，以决策树、LDA、朴素贝叶斯、随机森林为基学习器，以BP神经网络为元学习器所建立的Stacking算法是最佳的光谱分类算法，该算法稳定性强，学习效果好，平均准确率高达94%。（剩余6375字）

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