会议论文《基于自组织神经网络的建模样品分类方法》发表于全国第三届近红外光谱学术会议。该文提出一种利用自组织神经网络对建模样品进行分类的方法，旨在提高近红外光谱分析的准确性和效率。通过自组织神经网络的聚类特性，能够有效识别不同类别样品的特征，优化模型构建过程。研究结果表明，该方法在样品分类中具有良好的应用前景，为近红外光谱技术的发展提供了新的思路。
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