【摘 要】
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提出了一种新的偏最小二乘变量筛选方法，该方法利用PLS回归建模过程中的一些信息，删除一部分冗余的或对建模影响不大的变量来简化、优化预报模型。用此方法结合变量扩维方法处
【机 构】
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厦门大学化学化工学院现代分析科学教育部重点实验室
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提出了一种新的偏最小二乘变量筛选方法，该方法利用PLS回归建模过程中的一些信息，删除一部分冗余的或对建模影响不大的变量来简化、优化预报模型。用此方法结合变量扩维方法处理云南昆明、思茅、西双版纳3个来源地缴获的244个海洛因样本的ICP—MS数据时，与传统的算法比较，模型的判别准确率得到大大提高，达到95％以上。且所得到的模型含变量少，很容易分析或解释各变量对模型的影响。因此该方法可用于对毒品来源有效的识别或鉴定。
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