針對傅里葉變換紅外光譜儀獲取的譜線數(shù)量龐大,直接選用全部譜線進(jìn)行多元線性回歸易導(dǎo)致過擬合、穩(wěn)定性差、分析周期長等問題,提出了一種基于頻率與回歸系數(shù)相結(jié)合的自舉柔性收縮變量選擇方法。該算法以變量的權(quán)重作為選擇的依據(jù),在每次迭代過程中,根據(jù)變量的回歸系數(shù)與頻率計算變量的權(quán)重,通過加權(quán)自舉采樣技術(shù)實現(xiàn)對變量的柔性收縮。應(yīng)用玉米紅外光譜集對該方法進(jìn)行了驗證,在玉米油數(shù)據(jù)集中,其預(yù)測均方根誤差（RMSEP）與相關(guān)系數(shù)（R_p）分別為0.020 2和0.976 5,變量數(shù)目由原始的700個減少到13個;在玉米蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集中,RMSEP與R_p分別為0.027 9和0.996 8,變量數(shù)目由原始的700個減少到16個。結(jié)果表明,提出的變量選擇算法選擇的變量少而精,具有實際的應(yīng)用價值。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 光譜變量選擇原理分析
    1.1 加權(quán)自舉采樣
    1.2 變量權(quán)重更新方法
2 數(shù)據(jù)來源與實驗方案
    2.1 實驗數(shù)據(jù)集
    2.2 FRC變量選擇方法
    2.3 FRC參數(shù)確定
3 光譜變量選擇方法應(yīng)用實例
    3.1 FRC變量選擇過程
    3.2 變量選擇方法預(yù)測結(jié)果比較
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3678960