基于机器学习的光谱特征选择优化与润滑脂类别精准鉴定研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产和科学研究中，光谱分析技术作为一种重要的分析手段，被广泛应用于物质成分和结构的分析。光谱数据包含了丰富的物质信息，然而，原始光谱数据往往具有高维度、高噪声和信息冗余等问题，这不仅增加了数据处理的难度和计算成本，还可能影响模型的准确性和泛化能力。因此，如何从海量的光谱数据中选择出最具代表性的特征，成为提高光谱分析效率和精度的关键。

润滑脂作为机械设备中不可或缺的润滑材料，其性能直接影响到设备的运行可靠性和使用寿命。准确鉴定润滑脂的类别对于合理选择和使用润滑脂至关重要。传统的润滑脂类别鉴定方法主