【摘 要】
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建立BP模型用于近红外光谱定量分析时, 为克服所建模型与训练样本集产生'过拟合', 先用线性算法为其压缩训练数据是必要的. 目前多采用主成分法(PCA)和逐步回归法(SR
【机 构】
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北京农学院基础科学系,中国农业大学理学院
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建立BP模型用于近红外光谱定量分析时, 为克服所建模型与训练样本集产生'过拟合', 先用线性算法为其压缩训练数据是必要的. 目前多采用主成分法(PCA)和逐步回归法(SRA). 主成分法具有极强的压缩数据能力, 用它压缩成的主成分输入BP网所建模型的预测精度一般能满足要求, 但它处理数据时未考虑输出变量的影响. 逐步回归法根据系统输出选择变量, 但所选变量具有自相关性, 而且与训练集样品的排列顺序有关, 很难选出最好的变量, 往往难满足预测精度要求. 本研究用偏最小二乘法(PLS), 根据
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