發(fā)布時(shí)間：2018-10-25 10:29

【摘要】：隨著人們對(duì)近紅外光譜分析技術(shù)了解的深入,人們發(fā)現(xiàn)通過剔除近紅外光譜中的冗余變量不僅可以簡(jiǎn)化近紅外光譜分析模型,提高模型的可解讀性,通常還可以提高模型的預(yù)測(cè)效果及穩(wěn)健性。變量選擇的有效性已經(jīng)在各種近紅外光譜應(yīng)用體系中得到了廣泛的驗(yàn)證,發(fā)展成為了近紅外光譜分析建模過程中一個(gè)越來越重要的步驟。為此,化學(xué)計(jì)量學(xué)家們近些年來開發(fā)了大量原理不同的新型變量選擇算法,基于各種原理的衍生算法也層出不窮。為了讓近紅外光譜分析研究人員能夠較為迅速地對(duì)這些算法的特點(diǎn)有所認(rèn)識(shí),對(duì)目前常見的各種變量選擇算法的算法原理和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了梳理。根據(jù)各種算法依據(jù)的原理不同,將目前近紅外光譜領(lǐng)域常見的變量選擇算法大致分為基于偏最小二乘模型參數(shù),基于智能優(yōu)化算法,基于連續(xù)投影策略,基于模型集群分析策略和基于變量區(qū)間等五類。在梳理的過程中,我們發(fā)現(xiàn)變量選擇算法的發(fā)展趨勢(shì)目前主要集中在以下兩點(diǎn):第一,算法的復(fù)雜程度不斷提高;第二,不同變量選擇算法之間的聯(lián)用開始逐漸增多。此外,作者結(jié)合自身在應(yīng)用變量選擇算法時(shí)的體會(huì)和思考,還總結(jié)了變量選擇算法在應(yīng)用層面上存在的一些問題。例如光譜預(yù)處理方法對(duì)變量選擇算法使用效果的影響,以及部分算法存在的穩(wěn)定性較差,選擇變量的可靠性存疑等。
[Abstract]:With the deep understanding of NIR analysis technology, it is found that eliminating redundant variables in NIR spectrum can not only simplify the NIR analysis model, but also improve the interpretation of the model. It can also improve the prediction effect and robustness of the model. The validity of variable selection has been widely validated in various NIR spectrum application systems, and has become an increasingly important step in the modeling process of NIR spectroscopy analysis. Therefore, in recent years, stoichiologists have developed a large number of new variable selection algorithms with different principles, and derivation algorithms based on various principles have emerged in endlessly. In order to enable the researchers to understand the characteristics of these algorithms more quickly, the principles, advantages and disadvantages of the common variable selection algorithms are reviewed. According to the different principles of various algorithms, the variable selection algorithms in the field of near infrared spectroscopy are divided into three parts: partial least squares model parameter, intelligent optimization algorithm and continuous projection strategy. Model-based cluster analysis strategy and variable-based interval and other five categories. In the process of combing, we find that the development trend of variable selection algorithms is mainly focused on the following two points: first, the complexity of the algorithm is increasing; second, the combination of different variable selection algorithms began to increase gradually. In addition, the author also summarizes some problems in the application of the variable selection algorithm based on his own experience and thinking in the application of variable selection algorithm. For example, the effect of spectral preprocessing on the performance of variable selection algorithm, the poor stability of some algorithms, and the doubt of reliability of the selected variable, etc.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金-青年基金項(xiàng)目(31301685)資助
【分類號(hào)】：O657.33

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 李勇;王昱;;權(quán)重自適應(yīng)clonal選擇算法及其應(yīng)用研究[J];控制工程;2011年01期

2 ;[J];;年期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 王磊;鄭寶玉;賈國強(qiáng);;空間復(fù)用系統(tǒng)中一種新的天線選擇算法[A];2008年中國通信學(xué)會(huì)無線及移動(dòng)通信委員會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

2 薛桂芹;汪晉寬;賈利琴;;相關(guān)信道下多模式天線選擇算法的研究[A];第七屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

3 蘇永哲;;分布式MIMO系統(tǒng)中一種新的快速天線選擇算法[A];2009年全國無線電應(yīng)用與管理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 王廣濤;宋擒豹;車蕊;;一種新的基于信息熵的屬性選擇算法[A];第26屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（B輯）[C];2009年

5 譙驍;董秀成;唐海英;代顯志;;基于H．264的快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)和幀間模式選擇算法[A];四川省電工技術(shù)學(xué)會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 蘭鵬;MIMO系統(tǒng)下行鏈路天線與用戶選擇算法研究[D];山東大學(xué);2009年

2 解志斌;MIMO系統(tǒng)的優(yōu)化與天線選擇算法的研究[D];東北大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 林毅松;MIMO系統(tǒng)中基于信道容量的收發(fā)聯(lián)合天線選擇算法的研究[D];華僑大學(xué);2015年

2 王順順;載波索引調(diào)制OFDM無線傳輸技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

3 楊存;多終端協(xié)同下的網(wǎng)絡(luò)選擇算法研究[D];南京郵電大學(xué);2015年

4 沐方順;HEVC幀間模式快速選擇算法的研究[D];上海交通大學(xué);2015年

5 白琰;IEEE 802.11ad網(wǎng)絡(luò)中的中繼選擇算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

6 唐昭;基于上下文感知的服務(wù)選擇算法的研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

7 薛桂芹;多輸入多輸出系統(tǒng)中天線選擇算法的研究[D];東北大學(xué);2006年

8 孟華軍;Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)模型下的邊不相交路徑選擇算法[D];大連海事大學(xué);2006年

9 張進(jìn);MPLS TE中路徑選擇算法的研究與應(yīng)用[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

10 楊賓;車聯(lián)網(wǎng)中繼選擇算法研究[D];重慶郵電大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2293444