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基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法(英文)
被引量：
20
1
作者
瞿芳芳
任东
+4 位作者
侯金健
张忠
陆安详
王纪华
许弘雷
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期593-598,共6页
在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两...
在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两者组合策略的光谱特征波段选择方法(FB-iPLS)。在光谱分段的基础上,既利用FiPLS选取有用波段,同时利用BiPLS删除无用波段,来交互执行特征变量的选择与删除,对目标特征波段进行双向选择,用于提高模型的稳健性。用该方法建立水中乙醇含量的定量预测模型,并与FiPLS和BiPLS算法对比。由于光谱分段大小会对模型的结果有影响,该实验还考查这三种方法在不同光谱分段处的结果。在光谱划分60段时,提出的FB-iPLS方法取得最佳预测性能,其校正集与验证集相关系数r分别为0.967 7,0.967 0,交互验证均方根误差RMSECV分别为0.088 8,0.057 1。与FiPLS和BiPLS相比,该方法无论在不同光谱分段区间还是在各自最优与最差分段处,模型的整体预测性能都有所提高。实验结果表明,提出的方法能改善BiPLS与FiPLS贪婪搜索的特性,对特征波段的选取更高效、更具代表性,能进一步提高模型的预测性能。
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关键词
近红外光谱
fipls
BiPLS
FB-iPLS
贪婪搜索
特征波段
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职称材料
题名
基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法(英文)
被引量：
20
1
作者
瞿芳芳
任东
侯金健
张忠
陆安详
王纪华
许弘雷
机构
三峡大学计算机与信息学院
北京农业质量标准与检测技术研究中心
Department of Mathematics and Statistics
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期593-598,共6页
基金
The National Science and Technology Projects in Rural Areas(2014BAD04B05)
Natural Science Foundation of China(41371349)
文摘
在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两者组合策略的光谱特征波段选择方法(FB-iPLS)。在光谱分段的基础上,既利用FiPLS选取有用波段,同时利用BiPLS删除无用波段,来交互执行特征变量的选择与删除,对目标特征波段进行双向选择,用于提高模型的稳健性。用该方法建立水中乙醇含量的定量预测模型,并与FiPLS和BiPLS算法对比。由于光谱分段大小会对模型的结果有影响,该实验还考查这三种方法在不同光谱分段处的结果。在光谱划分60段时,提出的FB-iPLS方法取得最佳预测性能,其校正集与验证集相关系数r分别为0.967 7,0.967 0,交互验证均方根误差RMSECV分别为0.088 8,0.057 1。与FiPLS和BiPLS相比,该方法无论在不同光谱分段区间还是在各自最优与最差分段处,模型的整体预测性能都有所提高。实验结果表明,提出的方法能改善BiPLS与FiPLS贪婪搜索的特性,对特征波段的选取更高效、更具代表性,能进一步提高模型的预测性能。
关键词
近红外光谱
fipls
BiPLS
FB-iPLS
贪婪搜索
特征波段
Keywords
Near-Infrared Spectroscopy
fipls
BiPLS
FB-iPLS
Greedy search
Characteristic intervals
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
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1
基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法(英文)
瞿芳芳
任东
侯金健
张忠
陆安详
王纪华
许弘雷
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
20
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