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OPLS在非线性偏最小二乘回归模型的应用
被引量：
16
1
作者
孙凤林
郝志峰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第12期2826-2829,共4页
为了解决隐含潜变量回归(implicit non-linear latent variable regressionI,NLR)建模方法中加入自变量的非线性项使系统中出现了与因变量无关的信息或者噪音的问题,提出了基于正交投影(orthogonal projection to latent structures,OP...
为了解决隐含潜变量回归(implicit non-linear latent variable regressionI,NLR)建模方法中加入自变量的非线性项使系统中出现了与因变量无关的信息或者噪音的问题,提出了基于正交投影(orthogonal projection to latent structures,OPLS)方法,对INLR数据进行预处理。OPLS算法能有效去除预测矩阵中与因变量无关的信息,在不影响INLR建模效果的同时减少有意义的成分,改善了模型的解释性和真实性。模拟实验结果表明,改进后算法的建模效果优于INLR、偏最小二乘回归(partialleast squares regression,PLSR)算法得到的模型。
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关键词
非线性
回归
偏最小二乘
回归
(PLSR)
隐含
潜
变量
回归
(
inlr
)
OPLS
inlr
-OPLS
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职称材料
题名
OPLS在非线性偏最小二乘回归模型的应用
被引量：
16
1
作者
孙凤林
郝志峰
机构
华南理工大学理学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第12期2826-2829,共4页
基金
广东省自然科学基金重点项目(9251009001000005)
广东省哲学社会科学规划基金项目(080-01)
信息安全国家重点实验室开放课题基金项目(09-02)
文摘
为了解决隐含潜变量回归(implicit non-linear latent variable regressionI,NLR)建模方法中加入自变量的非线性项使系统中出现了与因变量无关的信息或者噪音的问题,提出了基于正交投影(orthogonal projection to latent structures,OPLS)方法,对INLR数据进行预处理。OPLS算法能有效去除预测矩阵中与因变量无关的信息,在不影响INLR建模效果的同时减少有意义的成分,改善了模型的解释性和真实性。模拟实验结果表明,改进后算法的建模效果优于INLR、偏最小二乘回归(partialleast squares regression,PLSR)算法得到的模型。
关键词
非线性
回归
偏最小二乘
回归
(PLSR)
隐含
潜
变量
回归
(
inlr
)
OPLS
inlr
-OPLS
Keywords
non-linear regression
partial least squares regression
OPLS
inlr
inlr
-OPLS
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
OPLS在非线性偏最小二乘回归模型的应用
孙凤林
郝志峰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
16
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