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近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展被引量：35: 1; 作者宋相中唐果 +2 位作者张录达熊艳梅闵顺耕《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1048-1052,共5页; 随着人们对近红外光谱分析技术了解的深入,人们发现通过剔除近红外光谱中的冗余变量不仅可以简化近红外光谱分析模型,提高模型的可解读性,通常还可以提高模型的预测效果及稳健性。变量选择的有效性已经在各种近红外光谱应用体系中得到... 展开更多; 关键词近红外光谱变量选择算法综述; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算: 2; 作者郭金锋张志从 +3 位作者吾木提·艾山江周忠晔续文宇玉苏甫·艾海买江《热带地理》北大核心 2025年第3期514-526,共13页; 叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光... 展开更多; 关键词离散小波变换混合变量选择算法深度学习叶片叶绿素含量人参果; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于装配动作识别的肌电信号特征优化选择方法被引量：2: 3; 作者刘永宁蕊 +2 位作者李言杨明顺高新勤《西安理工大学学报》北大核心 2023年第4期513-520,共8页; 在采用机器学习方法进行动作识别的研究中,识别的准确率很大程度上取决于输入数据的特征。针对基于表面肌电信号的作业动作识别,进行了特征分析与优化选择方法研究。在对采集的作业手臂肌电信号进行平滑处理的基础上,定义并提取了肌电... 展开更多; 关键词动作识别表面肌电信号特征选择极限梯度提升算法单变量特征选择算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

工业大数据驱动的高维过程质量稳健监控模型的构建与优化被引量：2: 4; 作者张帅杨剑锋闫莉《机床与液压》北大核心 2024年第18期48-53,共6页; 由于工业大数据存在变量维度高、价值密度低、存在离群点等因素,监控模型难以准确挖掘海量数据中关键波动信息,容易产生较高的误警率,影响产品生产质量。为解决这个问题,提出一种基于最小行列式法和变量选择算法的高维过程稳健监控模型... 展开更多; 关键词工业大数据最小协方差行列式估计过程质量监控变量选择算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展被引量：35: 1; 作者宋相中唐果张录达熊艳梅闵顺耕; 机构中国农业大学理学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1048-1052,共5页; 基金国家自然科学基金-青年基金项目(31301685)资助; 文摘随着人们对近红外光谱分析技术了解的深入,人们发现通过剔除近红外光谱中的冗余变量不仅可以简化近红外光谱分析模型,提高模型的可解读性,通常还可以提高模型的预测效果及稳健性。变量选择的有效性已经在各种近红外光谱应用体系中得到了广泛的验证,发展成为了近红外光谱分析建模过程中一个越来越重要的步骤。为此,化学计量学家们近些年来开发了大量原理不同的新型变量选择算法,基于各种原理的衍生算法也层出不穷。为了让近红外光谱分析研究人员能够较为迅速地对这些算法的特点有所认识,对目前常见的各种变量选择算法的算法原理和优缺点进行了梳理。根据各种算法依据的原理不同,将目前近红外光谱领域常见的变量选择算法大致分为基于偏最小二乘模型参数,基于智能优化算法,基于连续投影策略,基于模型集群分析策略和基于变量区间等五类。在梳理的过程中,我们发现变量选择算法的发展趋势目前主要集中在以下两点:第一,算法的复杂程度不断提高;第二,不同变量选择算法之间的联用开始逐渐增多。此外,作者结合自身在应用变量选择算法时的体会和思考,还总结了变量选择算法在应用层面上存在的一些问题。例如光谱预处理方法对变量选择算法使用效果的影响,以及部分算法存在的稳定性较差,选择变量的可靠性存疑等。; 关键词近红外光谱变量选择算法综述; Keywords Near infrared spectroscopy Variable selection Review; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算: 2; 作者郭金锋张志从吾木提·艾山江周忠晔续文宇玉苏甫·艾海买江; 机构伊犁师范大学资源与环境学院伊犁师范大学资源与生态研究所华东师范大学地理科学学院; 出处《热带地理》北大核心 2025年第3期514-526,共13页; 基金伊犁师范大学科研项目(2022YSYY003) 伊犁哈萨克自治州科技计划项目(YJC2024A05) 第三次新疆综合科学考察(2022xjkk20220405)。; 文摘叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光谱数据和对应的人参果LCC为数据集,使用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)算法,提取人参果叶片高光谱数据0~10层低频小波系数,将0~10层光谱数据集与对应的人参果LCC进行Pearson相关性分析,然后将变量组合集群分析(Variable Combination Population Analysis,VCPA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合,使用VCPA-GA算法提取人参果全谱和各分解层敏感波段,通过4种机器学习模型构建人参果LCC的估测模型。结果表明,DWT能提高人参果LCC的预测性能,在4种机器学习模型中,4层BP-AdaBoost模型的预测性能最好,R^(2)达到0.919,MAPE=2.090%,RMSE=1.453,RPD=3.900,其次PSO-BPNN回归模型的预测性能也表现出较高的准确性。文章表明,人参果高光谱数据经DWTVCPA-GA算法处理后,使用4层低频小波系数重组的光谱数据构建BP-AdaBoost回归预测模型时对人参果LCC的估算性能最好。; 关键词离散小波变换混合变量选择算法深度学习叶片叶绿素含量人参果; Keywords discrete wavelet transform hybrid variable selection algorithm deep learning leaf chlorophyll content ginseng fruit; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S667.9 [农业科学—果树学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于装配动作识别的肌电信号特征优化选择方法被引量：2: 3; 作者刘永宁蕊李言杨明顺高新勤; 机构西安理工大学机械与精密仪器工程学院; 出处《西安理工大学学报》北大核心 2023年第4期513-520,共8页; 基金陕西省重点研发计划项目(2021SF-421,2021SF-422) 陕西省现代装备绿色制造协同创新中心自主研发基金项目(102-451421003)。; 文摘在采用机器学习方法进行动作识别的研究中,识别的准确率很大程度上取决于输入数据的特征。针对基于表面肌电信号的作业动作识别,进行了特征分析与优化选择方法研究。在对采集的作业手臂肌电信号进行平滑处理的基础上,定义并提取了肌电信号时域、频域及时频域的15个特征量;将从8个通道肌电信号的每帧数据中计算获得的120个特征值用于手势姿态的表征,并进行了归一化处理;使用极限梯度提升(XGBoost)算法和单变量特征选择(UFS)算法分别从特征量和特征值两个角度对所得信号特征进行识别贡献度的分析。分析结果表明,两种方法均可大幅消减冗余特征,并且能有效提高最终的识别准确率,其中采用UFS算法选取的特征在识别速度和准确度上更具优势。; 关键词动作识别表面肌电信号特征选择极限梯度提升算法单变量特征选择算法; Keywords gesture recognition surface EMG signal feature selection XGBoost UFS; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名工业大数据驱动的高维过程质量稳健监控模型的构建与优化被引量：2: 4; 作者张帅杨剑锋闫莉; 机构河南工程学院管理工程学院郑州大学商学院; 出处《机床与液压》北大核心 2024年第18期48-53,共6页; 基金国家自然科学基金联合基金项目(U1904211) 国家自然科学基金面上项目(71672182) +2 种基金 241111222700) 河南省科技攻关项目(232102211040)。; 文摘由于工业大数据存在变量维度高、价值密度低、存在离群点等因素,监控模型难以准确挖掘海量数据中关键波动信息,容易产生较高的误警率,影响产品生产质量。为解决这个问题,提出一种基于最小行列式法和变量选择算法的高维过程稳健监控模型。运用最小协方差行列式(MCD)方法估计稳健的均值向量和协方差矩阵;构建似然比检验统计量,通过增加惩罚项得到变量选择优化函数;结合MCD和变量选择得到稳健的监控统计量,利用Monte Carlo方法得到监控用控制限;最后,通过仿真数据和薄膜沉积过程实际数据对所提方法进行实证研究。结果表明:所提方法相比Hotelling T2和VS控制图具有较高的异常识别精度和鲁棒性,在存在离群点的高维过程质量监控中提高了对异常波动识别的稳健性,达到了期望的监控效率。; 关键词工业大数据最小协方差行列式估计过程质量监控变量选择算法; Keywords industrial big data minimum covariance determinant estimation process quality monitoring variable selection algorithm; 分类号 TH166 [机械工程—机械制造及自动化] TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展	宋相中唐果张录达熊艳梅闵顺耕	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2017	35	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算	郭金锋张志从吾木提·艾山江周忠晔续文宇玉苏甫·艾海买江	《热带地理》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	用于装配动作识别的肌电信号特征优化选择方法	刘永宁蕊李言杨明顺高新勤	《西安理工大学学报》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	工业大数据驱动的高维过程质量稳健监控模型的构建与优化	张帅杨剑锋闫莉	《机床与液压》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料