【摘 要】
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提出了一种基于多种群精英共享遗传算法的异常光谱识别方法。该方法应用于红外光谱数据的分析,并在删除异常光谱样本后使用偏最小二乘方法进行建模。与使用蒙特卡洛交叉验证
【机 构】
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西安交通大学电气工程学院,西安交通大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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教育部博士点基金项目(20090201120005);国家自然科学基金项目(61005058)资助
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提出了一种基于多种群精英共享遗传算法的异常光谱识别方法。该方法应用于红外光谱数据的分析,并在删除异常光谱样本后使用偏最小二乘方法进行建模。与使用蒙特卡洛交叉验证、留一交叉检验、马氏距离以及传统遗传算法进行异常光谱识别的方法相比,所提方法将水分预测模型的预测误差平方和（PRESS）分别降低了72.4%,39.5%,39.5%和14.5%;将脂肪含量的预测模型的PRESS值分别降低了86.2,75.9%,84.9%和19.9%;将蛋白质含量的预测模型的PRESS值分别降低了56.5%,35.7%,35.7%和
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