發(fā)布時間：2017-09-18 15:43

  本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜定量分析的改進ELM算法

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【摘要】：極限學(xué)習(xí)機理論(extreme learning machine,ELM)作為一種新的化學(xué)計量學(xué)方法,在近紅外光譜定量分析中的應(yīng)用研究,已引起學(xué)術(shù)界的高度重視。然而,由于光譜數(shù)據(jù)維數(shù)較高,建立ELM模型時需要大量的隱節(jié)點,導(dǎo)致隱含層輸出矩陣維數(shù)高且存在高度共線性,用現(xiàn)有的Moore-Penrose廣義逆算法求取隱含層輸出矩陣與待測性質(zhì)間的回歸模型往往會存在病態(tài)問題�；贓LM建立光譜波長變量與性質(zhì)之間的回歸模型,提出以ELM模型隱含層輸出矩陣作為新的變量,采用作者最新提出的基于變量投影重要性的改進疊加PLS算法(stacked partial least squares regression algorithm based on variable importance in the projection,VIP-SPLS),建立新變量與待測性質(zhì)間的回歸模型。VIP-SPLS算法充分利用了每個隱節(jié)點的輸出信息,能有效解決高維共線性問題,同時具有模型集成的優(yōu)點,從而改進了ELM模型的性能。將提出的改進ELM算法(improved ELM,iELM)應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)近紅外光譜數(shù)據(jù)集,結(jié)果表明iELM模型的精度相對于現(xiàn)有的PLS模型和ELM模型分別顯著提升了29.06%和27.47%。
【作者單位】： 浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 光譜定量分析 回歸模型 極限學(xué)習(xí)機(ELM) 偏最小二乘(PLS) 變量投影重要性(VIP)
【基金】：國家(973計劃)項目(2012CB720500) 國家自然科學(xué)基金項目(61590925,U1509211)資助
【分類號】：O657.33
【正文快照】： 引言過去的數(shù)十年內(nèi)近紅外光譜分析技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于食品、制藥、石化等領(lǐng)域[1-5],原因是其具有快速、無損、無需或只需極少樣本預(yù)處理等突出優(yōu)點。然而近紅外光譜分析技術(shù)只能作為一種間接分析技術(shù),這是由于近紅外光譜往往存在背景漂移、噪聲干擾嚴重、譜帶高度重疊以及信

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4 卞希慧;張敏;徐恒;邵學(xué)廣;蔡文生;;近紅外光譜定量分析中波長選擇的一種新方法[A];中國化學(xué)會第27屆學(xué)術(shù)年會第15分會場摘要集[C];2010年

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1 李麗梅;復(fù)雜非均相體系光譜定量分析的理論與應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2012年

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本文編號：876410