基于近红外光谱技术和变量筛选-偏最小二乘判别分析方法的铁皮石斛产地无损溯源 被引量：12

1

作者 柳薇 邱熙文 +3 位作者 蒋立文 范伟 李跑 郑郁 《分析测试学报》 北大核心 2025年第2期246-252,共7页

基于近红外(NIR)光谱技术与变量筛选-偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了一种铁皮石斛产地的无损溯源方法。利用光栅型便携式NIR光谱仪采集了3个积分时间(25、45、65 ms)下3个产地共900份铁皮石斛枫斗的光谱。采用光谱预处理方法消... 基于近红外(NIR)光谱技术与变量筛选-偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了一种铁皮石斛产地的无损溯源方法。利用光栅型便携式NIR光谱仪采集了3个积分时间(25、45、65 ms)下3个产地共900份铁皮石斛枫斗的光谱。采用光谱预处理方法消除光谱中的干扰;以主成分分析(PCA)、PLS-DA方法建立了铁皮石斛产地的鉴别模型;通过竞争性自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗-无信息变量消除法(MCUVE)及连续投影算法(SPA)筛选获得特征变量进一步提升PLS-DA模型鉴别准确性;此外,首次探究了积分时间对铁皮石斛产地溯源模型的影响。结果表明:无论是原始光谱还是优化预处理后的光谱,PCA方法均无法实现铁皮石斛产地的准确鉴别;45 ms和65 ms积分时间的PLS-DA模型可以实现石斛产地的100%鉴别分析;CARS和MC-UVE模型显著优于SPA模型,可在获得较少变量数的前提下实现石斛产地的100%鉴别分析。以上结果表明,基于便携式NIR光谱技术与变量筛选-PLS-DA方法可实现对铁皮石斛产地的准确鉴别,为中药材的质量控制研究提供了新方向。 展开更多

关键词 近红外光谱技术 铁皮石斛 产地溯源 变量筛选方法 偏最小二乘判别分析

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基于PLS的水体重金属LIBS特征变量筛选方法研究 被引量：4

2

作者 胡丽 赵南京 +2 位作者 李大创 唐磊 方丽 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2585-2589,共5页

在水体重金属激光诱导等离子体光谱定量分析中,一般提取光谱的多个特征变量进行浓度反演,但变量之间所包含的光谱信息可能存在重叠,回归模型的复杂程度也随之增大。为提取有效特征变量,研究了基于偏最小二乘法(PLS)的变量筛选方法。该... 在水体重金属激光诱导等离子体光谱定量分析中,一般提取光谱的多个特征变量进行浓度反演,但变量之间所包含的光谱信息可能存在重叠,回归模型的复杂程度也随之增大。为提取有效特征变量,研究了基于偏最小二乘法(PLS)的变量筛选方法。该方法以待测元素浓度为因变量,多个与待测元素浓度相关的LIBS光谱特征值为自变量,进行PLS建模;依据各原始变量的投影重要性指标值进行变量筛选,提取最优变量子集。结果表明湖库水体中Pb元素的最优变量子集为PbⅠ405.78nm峰值及峰值前相邻点光谱值、内标校正值和信背比值,训练集的复相关系数R2m=0.912。以优化变量组合进行PLS回归分析,测试集预测结果的RSD和RE分别为10.2%和7.9%,显著优于内标法的预测结果。结果还表明,变量筛选结果对于不同元素和不同水样具有一定适用性。研究结果为水体重金属LIBS定量分析提供了优质特征数据,研究方法为其他涉及变量筛选的定量分析提供了参考。 展开更多

关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 变量筛选 PLS方法

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基于因果关系图进行多因素回归分析的变量筛选 被引量：9

3

作者 郑卫军 王晓燕 王憓 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第5期908-910,共3页

在流行病学研究中,常见的是采用建立线性或者logistic回归的方法分析两种或者多种现象之间的因果关系。观察性的研究中,研究者期望分析某种健康/疾病产生的多种原因,因此在构建线性或者分类回归（如logistic）模型上,往往采用同时纳入... 在流行病学研究中,常见的是采用建立线性或者logistic回归的方法分析两种或者多种现象之间的因果关系。观察性的研究中,研究者期望分析某种健康/疾病产生的多种原因,因此在构建线性或者分类回归（如logistic）模型上,往往采用同时纳入多种变量的方式模拟真实场景来分析这种健康/疾病现象产生的可能原因;临床试验中,虽然研究者主要关注干预或者实验措施的有效性,但是多因素回归模型往往也是最受欢迎的统计学方法。 展开更多

关键词 因果关系 多因素回归分析 变量筛选 LOGISTIC回归 疾病产生 回归模型 统计学方法 流行病学

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近红外光谱技术结合竞争自适应重加权采样变量选择算法快速测定土壤水解性氮含量 被引量：23

4

作者 彭海根 金楹 +6 位作者 詹莜国 陈雅琼 封幸兵 钱发聪 黄果 黄天杰 李杰 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1305-1310,共6页

为了能够快速准确地掌握整个昆明地区土壤水解性氮含量的情况,收集963个不同类型的土壤样品,采用竞争自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量选择方法筛选波长变量,并建立水解性氮的偏最小二乘法(Partial... 为了能够快速准确地掌握整个昆明地区土壤水解性氮含量的情况,收集963个不同类型的土壤样品,采用竞争自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量选择方法筛选波长变量,并建立水解性氮的偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)分析模型。结果表明,采用CARS方法优选波长变量后,模型参数有所改善,交互验证标准偏差(Root mean square error of cross validation,RMSECV)由31.63降至25.55,交互验证相关系数(Correlation coefficientof cross validation,Rcv)由0.78提升至0.84,且模型外部验证结果与内部交叉验证结果基本一致。研究结果表明近红外光谱技术结合CARS分法,在大量代表性样品建模下,能够有效建立昆明地区不同土壤类型的水解性氮含量的近红外数学模型,方法可推广应用于土壤其他组分的近红外检测,具有重要的指导意义。 展开更多

关键词 近红外光谱 CARS变量筛选方法 土壤 水解性氮

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机器学习方法用于建立乙酰胆碱酯酶抑制剂的分类模型 被引量：4

5

作者 杨国兵 李泽荣 +2 位作者 饶含兵 李象远 陈宇综 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第12期3351-3359,共9页

我们构建了表征乙酰胆碱酯酶抑制剂分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛选得到37个描述符,然后分别用支持向量学习机(SVM)、人工神... 我们构建了表征乙酰胆碱酯酶抑制剂分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛选得到37个描述符,然后分别用支持向量学习机(SVM)、人工神经网络(ANN)和k-近邻(k-NN)等机器学习方法建立了乙酰胆碱酯酶抑制剂的分类预测模型.对于训练集的515个样本,通过五重交叉验证,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别为87.3%-92.7%,67.0%-81.0%和79.4%-88.2%;通过y-scrambling方法验证SVM模型是否偶然相关,结果正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别为72.7%-82.5%,41.0%-53.0%和62.1%-69.1%,明显低于实际所建模型的预测精度,表明所建模型不存在偶然相关;对172个没有参与建模的外部独立测试样本,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的预测精度分别为93.3%-100.0%,74.6%-89.6%和86.1%-95.9%.所建模型中,SVM模型预测精度最好,且明显高于其它文献报道结果. 展开更多

关键词 乙酰胆碱酯酶抑制剂 机器学习方法 变量筛选 应用域

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机器学习方法用于激素敏感脂肪酶抑制剂活性预测 被引量：3

6

作者 陈彬 饶含兵 +2 位作者 何桦 杨国兵 李泽荣 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1577-1584,共8页

对激素敏感脂肪酶,我们构建了表征分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛选得到35个描述符,然后分别用支持向量学习机(SVM)、人工神经... 对激素敏感脂肪酶,我们构建了表征分子组成、电荷、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个描述符,通过Fischer Score排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合进行变量筛选得到35个描述符,然后分别用支持向量学习机(SVM)、人工神经网络(ANN),k-近邻(k-NN),连续核密度估计(CKD)和逻辑回归(LR)等机器学习方法建立了激素敏感脂肪酶抑制剂的分类预测模型。对于训练集的200个样本,通过五重交叉验证,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别在78.0%-94.0%,69.0%-91.0%和73.5%-92.5%;通过y-scrambling方法验证SVM模型是否偶然相关,结果正样本,负样本和总样本的平均预测精度分别在60.0%-74.0%,58.0%-71.0%和61.0%-69.5%,明显低于实际所建模型的预测精度,表明所建模型不存在偶然相关;对52个没有参与建模的外部独立测试样本,各机器学习方法对正样本,负样本和总样本的预测精度分别在84.6%-92.3%,88.5%-92.3%和86.5%-92.3%。所建模型中,SVM,CKD和LR较好,且明显高于其他文献报道结果。 展开更多

关键词 激素敏感脂肪酶抑制剂 机器学习方法 变量筛选

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基于LASSO方法的我国城乡居民食物消费结构影响因素研究 被引量：6

7

作者 马云倩 王秀丽 +1 位作者 孙君茂 郭燕枝 《广东农业科学》 CAS 2017年第10期141-147,共7页

选取可能对居民食物消费结构产生影响的11个因素,通过LASSO方法分别筛选了对农村和城镇居民粮食、蔬菜、肉类、蛋、奶、水产品及鲜瓜果消费量产生影响的因素,并进行定量分析。研究结果表明:不同食物之间消费量的影响因素并不相同,不同... 选取可能对居民食物消费结构产生影响的11个因素,通过LASSO方法分别筛选了对农村和城镇居民粮食、蔬菜、肉类、蛋、奶、水产品及鲜瓜果消费量产生影响的因素,并进行定量分析。研究结果表明:不同食物之间消费量的影响因素并不相同,不同人群即农村和城镇居民之间食物消费结构的影响因素也不尽相同;宏观经济因素人均GDP对城乡居民食物消费结构的影响非常微弱;人均可支配收入只对收入较低的农村居民产生影响,对城镇居民的食物消费没有影响;影响城乡居民蔬菜消费的主要因素是居民消费价格指数,且两者之间存在负向关系;人口老龄化率是城镇居民肉类消费的主要影响因素,且随着人口老龄化率的提高,肉类消费量增加,而该因素并不对农村居民肉类消费产生影响。 展开更多

关键词 食物消费结构 影响因素 LASSO方法 变量筛选

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粗糙集理论在企业财务危机预测中的应用 被引量：9

8

作者 肖智 张志恒 黄海生 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第3期48-48,53,共2页

关键词 粗糙集理论 企业财务危机 信息熵 预测变量 计算方法 筛选方法

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高光谱成像技术的三文鱼多品质指标的预测与分布可视化研究 被引量：7

9

作者 孙宗保 李君奎 +4 位作者 梁黎明 邹小波 刘小裕 牛增 高云龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2591-2597,共7页

采用颜色、剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。准备不同冻融次数三文鱼样本,进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测... 采用颜色、剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。准备不同冻融次数三文鱼样本,进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测定。采用六种预处理方法减少光谱数据中暗电流以及噪声的干扰,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA),iVISSA-CARS筛选出与待测指标相关的变量,通过比较三种波长选择算法筛选的特征变量所建偏最小二乘(PLS)模型的预测结果,优选出三个品质指标最佳的变量选择方法。结果表明1^(st)Der-CARS-PLS模型对颜色中的a^(*)预测效果最好,筛选出的51个变量建立模型的R_(c)和R_(p)分别为0.9316和0.9297,RMSECV和RMSEP分别为0.716和0.735;2 nd Der-CARS-PLS模型对剪切力的预测效果最好,筛选出的61个特征变量建立模型的R_(c)和R_(p)分别为0.8921和0.8873,RMSECV和RMSEP分别为0.67 N和0.80 N;模型N-CARS-PLS取得了K值最好的预测效果,筛选出的51个特征变量所建模型的R_(c),R_(p),RMSECV和RMSEP分别为0.9514,0.9500,1.33,1.53。说明CARS变量筛选方法能够有效提取与特征指标相关的变量,提高模型的预测性能。除此之外,特征变量筛选联合算法iVISSA-CARS-PLS对三个指标的预测也取得了较好的结果,对三个指标测试集的R p分别为CARS-PLS预测模型的97.48%,97.02%,98.98%,而所用变量数仅为CARS-PLS的60.78%,62.29%,60.78%,说明变量筛选组合算法极大的减少了建立模型所用的数据量。三个指标的CARS-PLS以及iVISSA-CARS-PLS模型取得的预测效果均高于iVISSA-PLS,说明对于三文鱼三个品质指标的预测,CARS波长点筛选策略优于iVISSA波段选择策略。将优选出来的PLS模型分别用于构建三个品质指标的可视化分布图,清楚的展示了不同冻融次数三个品质指标的大小以及空间分布。因此,高光谱成像技术结合化学计量学方法可以较好的表征三文鱼的品质指标,为三文鱼多品质指标的同时快速检测提供了部分理论参考。 展开更多

关键词 高光谱成像技术 三文鱼 颜色 剪切力 K值 变量筛选方法

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近红外光谱的三种蓝莓果渣花色苷含量测定 被引量：8

10

作者 张丽娟 夏其乐 +3 位作者 陈剑兵 曹艳 关荣发 黄海智 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2246-2252,共7页

为了提高对蓝莓果渣的开发利用,探索了近红外光谱测定三种蓝莓(北陆、蓝美1号、灿烂)果渣中花色苷含量的可行性。通过DA7200采集三种蓝莓果渣的近红外光谱,利用PCA-MD对北陆、蓝美1号、灿烂果渣分别剔除1,4和8个异常样本。运用K-S划分... 为了提高对蓝莓果渣的开发利用,探索了近红外光谱测定三种蓝莓(北陆、蓝美1号、灿烂)果渣中花色苷含量的可行性。通过DA7200采集三种蓝莓果渣的近红外光谱,利用PCA-MD对北陆、蓝美1号、灿烂果渣分别剔除1,4和8个异常样本。运用K-S划分样本集得到校正集(686个样本)和验证集(171个样本)。对样本集分别进行归一化、变量标准化(SNV)、多元散射校正(MSC)、Norris一阶导数(NFD)、Norris二阶导数(NSD)、SG卷积一阶导数(SGCFD)、SG卷积二阶导数(SGCSD)、Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、正交信号校正预处理,并建立相应全谱PLS模型。比较并选择MSC、SGCSD、SG卷积平滑、正交信号校正,进行预处理方法顺序组合的比较,结果显示,全谱PLS模型中最优预处理方法为正交信号校正+SGCSD+SG卷积平滑,其R^2c为0.9400、R^2p为0.8867、RMSEC为0.7225、RMSECV为0.2462、RMSEP为1.0005、RPD为2.9708。利用SPA和CARS对预处理过的光谱数据分别进行波长变量的筛选,依次建立PLS回归模型,并定量分析其对蓝莓果渣花色苷的预测能力。在所有预处理方法进行波长变量筛选中,SPA与CARS算法均可以有效地筛选出波长变量,但SPA筛选出的波长变量,无法全部建立PLS回归模型,而CARS算法筛选出的波长变量,均可建立PLS回归模型。数据表明,CARS-PLS最佳组合为正交信号校正+MSC+SG卷积平滑+SGCSD,选择波长数为25个,相较于原始光谱,其R^2c从0.9008增长到0.9403,R^2p从0.8818增长到0.8857,RMSEC从0.9291减少到0.7209,RMSECV从0.3176减少到0.2456,RMSEP从1.0218减少到1.0049,RPD从2.9088增长到2.9575。近红外光谱的蓝莓果渣花色苷含量测定中,正交信号校正表现出强大的去噪效果,CARS算法具有简化模型、适用性较好和预测精度较高等优点。研究结果表明,应用近红外光谱技术可以较好地实现三种不同品种蓝莓果渣中花色苷含量的测定,可为蓝莓果渣品质分级提供一种快速、支持大样本量的检测方法。 展开更多

关键词 蓝莓果渣 花色苷 近红外光谱 预处理方法 波长变量筛选

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新型噻唑-2-乙胺类HAT抑制剂的QSAR研究

11

作者 段家喜 赵赛 +1 位作者 易忠胜 聂瑾芳 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期529-536,共8页

采用VSMVI变量筛选方法从大量描述符中筛选最优子集,再由MLR回归方法建立了83个噻唑-2-乙胺类化合物与非洲人类锥虫病(HAT)抑制活性之间的二维定量结构-活性相关(2D-QSAR)模型,最优模型的拟合相关系数(r^2=0. 889 2)和交叉验证相关系数(... 采用VSMVI变量筛选方法从大量描述符中筛选最优子集,再由MLR回归方法建立了83个噻唑-2-乙胺类化合物与非洲人类锥虫病(HAT)抑制活性之间的二维定量结构-活性相关(2D-QSAR)模型,最优模型的拟合相关系数(r^2=0. 889 2)和交叉验证相关系数(q^2=0. 857 4)表明模型具有良好的稳健性、拟合能力和预测能力。模型的描述符在一定程度上反映了分子的二维结构和疏水性对抑制活性具有重要影响。同时采用基于CoMFA和CoMSIA方法的三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)建立了相关性显著、预测能力强的定量模型(CoMFA:r^2=0. 924,q^2=0. 516; CoMSIA:r^2=0. 944,q^2=0. 531),其中CoMSIA的疏水场贡献率最高,说明了分子的疏水作用对抑制活性的重要影响。 展开更多

关键词 噻唑-2-乙胺类化合物 非洲人类锥虫病(HAT) 二维定量结构-活性相关(2D-QSAR) 基于变量相互作用的变量筛选方法(vsmvi) 比较分子场分析方法(CoMFA) 比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)

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基于模式识别的混凝土泵车臂架壁厚优化 被引量：1

12

作者 戴登政 赵慧 《机床与液压》 北大核心 2015年第5期134-137,共4页

选取某型号泵车臂架作为研究对象,分析了固有频率对其工作性能的影响。利用Pro/Engineer软件建立臂架系统模型,改变臂架尺寸参数,导入Pro/MECHANICA模块中进行模态分析,利用Matlab的遗传函数工具箱对得到数据进行模式识别,筛选出相关变... 选取某型号泵车臂架作为研究对象,分析了固有频率对其工作性能的影响。利用Pro/Engineer软件建立臂架系统模型,改变臂架尺寸参数,导入Pro/MECHANICA模块中进行模态分析,利用Matlab的遗传函数工具箱对得到数据进行模式识别,筛选出相关变量,建立尺寸与一阶固有频率的函数关系,可针对性地对某些尺寸进行优化,对臂架系统的设计提供了参考。 展开更多

关键词 泵车臂架 模态分析 模式识别 遗传算法 变量扩维-筛选方法

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