【摘 要】
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针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regres
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,北京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21365008,61105004);广西省自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(YQ18108)
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针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LAR-SLRDS)。该方法首先采用小波变换对样品光谱数据进行预处理,然后利用LAR实现样品全谱区光谱特征波长点的筛选,最后利用SLRDS对筛选出来的变量进行校正。采用汽油和药品样本的近红外光谱数据验证LAR-SLRDS性能,汽油数据集C7
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