【摘 要】
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光谱分析是化学计量学的一个重要应用方向,并已被广泛应用到各个领域,其中光谱变量选择又是光谱分析的重要环节。研究不同的变量选择方法客观地识别有用的信息变量和消除无关
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,KnowledgeEngineeringandDiscoveryResearchInstitute
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1803261和61665012),中华人民共和国教育部国际科技合作项目(2016-2196)资助
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光谱分析是化学计量学的一个重要应用方向,并已被广泛应用到各个领域,其中光谱变量选择又是光谱分析的重要环节。研究不同的变量选择方法客观地识别有用的信息变量和消除无关或干扰变量十分关键。提出了一种新的变量选择方法,命名选择比率的竞争性群体分析法(SRCMPA)。该算法采用选择比率,自适应加权采样和模型群体分析的思想,并结合了变量排列和指数递减函数方法。关键波长定义为多元线性回归模型中得分值较大的波长,将线性模型PLS下的选择比率的得分值作为评价各波长重要性的指标,然后,根据每个波长的重要性, SRCMPA依次
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