【摘 要】
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变量筛选在光谱的定量分析中占有重要地位,然而传统变量筛选方法大都为线性算法,且往往只在线性空间范围内考虑样本变量对模型的影响,而忽略非线性空间及其样本集自身性
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津市,300072
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变量筛选在光谱的定量分析中占有重要地位,然而传统变量筛选方法大都为线性算法,且往往只在线性空间范围内考虑样本变量对模型的影响,而忽略非线性空间及其样本集自身性质的影响,有可能导致变量筛选的失败[1,2]。本文发展了一种基于集成平均影响值(ensemble mean impact value,EMIV)的非线性变量筛选方法,同时兼顾变量和样本集性质对模型的影响,并有效避免非线性因素对建模的影响,进而有望大幅度提升变量筛选结果的稳定性和可靠性。当采用EMIV算法对变量进行筛选后,所选择的变量采用支持向量机(support vector machine,SVM)进行最终建模,并将该方法尝试用于多组光谱数据的定量分析。结果表明,EMIV算法显著提升了SVM模型性能,不仅能准确提取重要变量,又能在保证模型的预测精度的前提下提高模型的稳定性,进而为光谱分析提供一种新型非线性变量筛选算法。
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