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이용주 (국민대학교) 권순완 (국민대학교) 김재협 (국민대학교) 차지은 (국민대학교) 강광호 (에이치피프린팅코리아) 김형진 (국민대학교)
저널정보
한국펄프·종이공학회 펄프·종이기술 펄프·종이기술 제55권 제5호(통권 제214호)
발행연도
2023.10
수록면
61 - 74 (14page)

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The objective of this study was exploring the impact of spectral data preprocessing techniques on the performance of machine learning models for classifying the origin of mulberry bast fibers. The findings indicated that a selective spectral region (1800-1200 cm-1) significantly improves classification model performance. Among the classifiers tested, Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) and Support Vector Machines (SVM) demonstrated the highest accuracy. Additionally, A spectral preprocessing with the Norris-Williams algorithm effectively improved model performance within the same classifier for this dataset. These results suggest that applying machine learning modeling with spectral preprocessing can enable the origin classification of mulberry bast fibers and provide a chemical basis for classification rules beyond simple categorization.
#Spectral pre-processing #Savitzky-golay #Norris-Williams #PLS-DA #SVM #KNN #machine learning #classification #infrared spectroscopy #Hanji #mulberry

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
Literature Cited

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