【摘 要】
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针对近红外光谱数据的特点,在分析了单模型波长选择方法的基础上,提出了一种多模型融合的变量选择方法。它融合多个模型的回归系数,以提高波长选择的准确性和稳定性。并用3个
【机 构】
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重庆大学微系统研究中心,重庆大学软件学院
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针对近红外光谱数据的特点,在分析了单模型波长选择方法的基础上,提出了一种多模型融合的变量选择方法。它融合多个模型的回归系数,以提高波长选择的准确性和稳定性。并用3个业界标准的近红外光谱数据集对提出的方法进行了验证,同时与UVE-PLS和GA-PLS算法进行了比较。实验结果表明,经该方法选择变量后,提高了模型的预测能力,降低了复杂度,达到甚至优于UVE-PLS和GA-PLS,而且具有算法简单、效率高的优点,具有广泛的实用价值。
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