《表2 73种轮胎分类及预测归类汇总表Tab.2 The classification and prediction detail of 73 tire rubbers》

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《K近邻算法结合红外光谱对轮胎橡胶颗粒的鉴别研究》

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选取K值为1、“特征3”为主要自变量，“特征4”、“特征5”、“特征2”和“特征1”为协变量，作为分类参数，建立分类模型。为保证模型建立的合理性，按重要性加权特征进行计算样本之间的距离，即给不同样本施加不同权重，加强依赖样本的权重，同时降低不可信赖样本的影响，得到了73种轮胎分类及预测归类的相关结果（见表2）。