行星光谱学中多模态数据融合策略的比较研究

《Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy》：A comparative study of multimodal data fusion strategies for planetary spectroscopy

　　

马克·海因兹（Mark Hinds）|迈克尔·盖耶（Michael Geyer）|李伟志（Weizhi Li）|伊丽莎白·斯克卢特（Elizabeth Sklute）|德巴拉蒂·达斯（Debarati Das）|罗纳德·K·马丁内斯（Ronald K. Martinez）|艾莉森·扎斯特罗（Allison Zastrow）|索米娅·雷（Soumya Ray）|凯尔西·威廉姆斯（Kelsey Williams）|布伦丹·吉福德（Brendan Gifford）|汤姆·塔格（Tom Tague）|凯里·莱格特（Carey Legett）|娜塔莉·克莱因（Natalie Klein）|塞缪尔·克莱格（Samuel Clegg）

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  对四种光谱技术和四种数据融合方法进行了系统评估。
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  嵌套交叉验证和统计测试确保了模型比较的可靠性。
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  数据融合的效果取决于氧化物类型，并受到不同技术互补性的影响。
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  在样本量较小的情况下，结构化数据融合的性能优于简单的数据拼接方法。
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  激光诱导击穿光谱（LIBS）在预测能力方面表现最佳，中红外光谱通常能提供补充信息。