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奇异样本(outlier)可分为三类：X outlier.y outlier和modeloutlier.本文采用含有已知outlier的两组近红外数据，分别采用半均值重......
血糖浓度的近红外光谱分析中,奇异样本的存在会影响多元校正模型的精度。本研究建立了基于蒙特卡洛交互验证法(MCCV)的奇异样本去......
基于蒙特卡洛交叉验证(MCCV)建立了一种用于近红外光谱偏最小二乘建模数据质量的评价方法。该方法首先通过蒙特卡洛交叉验证计算交......
随着时代的进步和科技的日新月异,特别是近红外光谱仪器的制造技术的提高,近红外光谱(NIRS)分析技术得到迅速发展。在石油、烟草、......
为了提高油页岩含油率近红外光谱分析建模的预测精度和稳定性,开展了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法的对比研究.采用主成分......
为了提高近红外光谱数据建模后的准确性，文中提出基于免疫算法的近红外光谱奇异样本的识别方法．通过免疫算法与遗传算法对同一近红外......
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