【摘 要】
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针对近红外光谱数据的特点,分析了基于偏最小二乘法(PLS)回归系数的波长选择方法,指出了其存在的问题,提出了一种新的波长选择算法。将PLS回归系数归一化为对应波长被选择的
【机 构】
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重庆大学新型微纳器件与系统技术国家重点学科实验室,重庆大学微系统研究中心,重庆大学软件学院,
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针对近红外光谱数据的特点,分析了基于偏最小二乘法(PLS)回归系数的波长选择方法,指出了其存在的问题,提出了一种新的波长选择算法。将PLS回归系数归一化为对应波长被选择的概率,并进行蒙特卡罗(Monte-Carlo)计算,即对不同的随机波长组合建立一系列PLS模型,预测误差最小的模型所对应的波长组合将被选择。这个过程可以在前一次波长选择的基础上重复进行,从而形成迭代算法。采用三个近红外数据集对提出的算法进行了验证,同时与基于PLS的无信息波长剔除法(UVE-PLS)和遗传算法(GA)进行了比较分析。实验结果表明,该方法能有效地提高波长选择的准确性和稳定性,在选择的波长点个数、模型的复杂度与预测误差方面,达到甚至优于现有算法,具有实用价值。
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