高维最小二乘投影算法在NIR中的应用

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成果类型：

期刊论文

作者：

罗逸平;肖翠娥;傅建辉

作者机构：

湖南城市学院理学院,湖南益阳,413000

[罗逸平; 傅建辉; 肖翠娥] 湖南城市学院

语种：

中文

关键词：

高维最小二乘投影;偏最小二乘;变量选择

关键词(英文)：

NIR

期刊：

科技与创新

ISSN：

2095-6835

年：

2019

期：

页码：

92-93

DOI：

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.037

基金类别：

湖南省教育厅项目“基于流形学习的统计建模方法在高维谱数据中的应用研究”（编号:16C0295）；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

理学院

摘要：

针对高维复杂的近红外光谱（NIR）数据,提出了一种新的基于高维最小二乘投影的变量筛选方法（HOLPPLS）。首先计算高维最小二乘投影系数并对系数的绝对值进行排序,系数的绝对值越大,对应的变量就越重要;然后结合PLS进行变量筛选。HOLPPLS是结合了高维最小二乘投影和PLS的向前变量选择算法。实际数据集的实验分析表明,HOLPPLS能有效提高模型的预测性能。

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