【摘 要】
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通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样(C
【机 构】
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湖南农业大学食品科学技术学院食品科学与生物技术湖南省重点实验室,上海烟草集团有限责任公司技术中心北京工作站
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31601551,31671931);湖南农业大学引进人才科学基金项目(15YJ08);湖南农业大学青年科学基金项目(16QN24)资助
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通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样(CARS)算法因具有计算速度快、筛选得到的特征波长少等优点,在近红外特征变量筛选方面得到了广泛的应用。然而该方法在计算过程中容易出现校正集和验证集结果不一致情况。这是因为算法过于强调校正集交叉验证结果,且并未考虑相邻变量之间的协同作用。为了建立更加稳健的变量筛选方法,通过结合“窗口”以及CARS算法的优势,提出了一种基于窗口竞争性自适应重加权采样
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