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1.
针对高维小样本光谱数据所显现的函数型数据(Functional data)特性、与性质参数的非线性关系及变量间存有的严重共线性,采用了样条变换集成罚函数偏最小二乘回归新技术.它首先以三次B基样条变换实现非线性光谱数据的线性化重构,随后将重构的新光谱矩阵交由罚函数偏最小二乘法(Penalized PLS)构建其与性质参变量间的校正模型,其中罚函数中的光滑因子由交叉验证优化确定以调控模型的拟合精度.最后,通过小麦样品水分含量的近红外光谱定量分析,结果显示该技术光谱数据重构稳健,去噪明显,并有效解决高维小样本的过拟合和变量间的共线性,而预测集的均方根误差(RMSEP)为0.1808%,方法的非线性校正模型预测能力得到了明显提高.  相似文献   
2.
针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归(DNPLSR)算法.它将非线性回归和偏最小二乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力.最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法.  相似文献   
3.
组合偏最小二乘回归方法在近红外光谱定量分析中的应用   总被引:4,自引:1,他引:3  
成忠  诸爱士  陈德钊 《分析化学》2007,35(7):978-982
针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,彼此间常存在严重的复共线性,并多与样品组分含量呈非线性关系,构建一种组合非线性偏最小二乘回归(E-S-QPLSR)方法。它采用无重复采样技术(subag-ging),从训练样本中生成若干子样,然后每个子样通过二次多项式偏最小二乘回归(QPLSR),建立其子模型,并实现对训练样本因变量的定量预测,再将它们交由线性PLS算法用于计算各子模型的组合权系数。将该法应用于80个玉米样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其它方法。  相似文献   
4.
针对高维小样本质谱数据在构造模型时易产生的过拟合现象、变量间的严重共线性、及结构与性质间的非线性关系,采用了核分段逆回归(KSIR)特征提取集成线性判别分析(LDA)新技术。首先以KSIR算法完成质谱数据的非线性特征提取,然后在由新特征矢量张成的低维空间构造样本类别的线性判别函数,负责各样本个体类别的判定。将KSIR-LDA方法应用于软饮料的质谱数据分类,结果表明:该方法不仅适应质谱数据与性质间的非线性关系,而且可以更少、解释能力更强的特征变量取得更高的分类精度,并能实现在低维特征空间对数据的解释及可视化。  相似文献   
5.
近红外透射光谱结合规范变量分析用于化学模式分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用近红外透射光谱,实施规范变量提取-线性判别分析(CVA-LDA)技术,对其分属不同药物剂量类型进行鉴别.针对药物近红外透射光谱频道变量个数多,彼此间存在严重的复共线性,富有冗余信息,样本类(模式)内的离散度矩阵为奇异,由传统CVA方法提取规范变量的计算不稳健,提出了改进的规范变量分析ICVA方法.它通过嵌入偏最小二乘(PLS)算法,完成规范权矢量的稳健估计,进而用于提取出若干个规范变量.而后,基于规范变量张成的低维空间,构造样本类别的线性判别函数,负责各样本个体类别的判定.实验结果表明,改进的ICV-LDA方法,克服了LDA对高维小样本数据建模的局限性,模型的判别能力明显优于其他方法.  相似文献   
6.
构建支持向量机-偏最小二乘法为药物构效关系建模   总被引:6,自引:0,他引:6  
李剑  陈德钊  成忠  叶子青 《分析化学》2006,34(2):263-266
为研究药物构效关系积累样本数据的过程中,需为小样本建模。此时较易造成过拟合,影响模型的预测性能和稳定性。为此可用偏最小二乘(PLS)法从样本数据中成对地提取最优成分,消除自变量间的复共线性,并有效的降维,然后应用最小二乘支持向量机对成对成分进行非线性回归,并以基于误差修正的策略调整,使之更有效地表达自、因变量间的非线性关系。由此构建为EB-LSSVM-PLS算法,所建模型的预报精度高,稳定性良好。将其应用于新型黄烷酮类衍生物的QSAR建模,效果令人满意,其泛化性能优于其它方法。  相似文献   
7.
自适应模糊偏最小二乘方法在药物构效关系建模中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
作为一种局部逼近方法,自适应神经模糊推理系统(ANFIS)适于为药物定量构效关系(QSAR)建模。描述药物分子结构的参数较多,常存在耦合关系,会增加建模难度,并影响模型的预报性能。为此,将ANFIS和偏最小二乘(PLS)相结合,先由PLS从样本数据中提取成分,再由ANFIS实现每对成分间的非线性映射,并基于输出误差进一步修正所提取的成分,使之对因变量具有最优的解释能力,由此构建为EB-AFPLS方法。该法已成功地应用于HIV-1蛋白酶抑制剂的QSAR建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其它方法。  相似文献   
8.
快速稳健偏最小二乘回归及其在近红外光谱分析中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
现代近红外光谱,作为一种间接分析技术,将建立校正模型,实现对未知样本的定量分析.针对近红外光谱分析灵敏度低、抗干扰性差的弱点,构建一种快速稳健的偏最小二乘回归(RRPLSR)算法.它运用峭度法快速识别离群点,排除它们后,再实施偏最小二乘回归,消除复共线性,建立稳健可靠的定量校正模型.将RRPLSR方法实际应用于鱼类物质的近红外光谱数据分析,实现脂肪含量的定量检测,效果良好.与已有的其他方法相比,它能准确识别离群点,所建模型预测性能良好,且计算省时,效率高,适用于快速检测.  相似文献   
9.
成忠  张立庆 《大学化学》2015,30(4):42-46
借助MATLAB工程计算平台,通过程序设计完成了"正丁醇水溶液表面张力的测定"应用软件的开发。在完成录入压差实验数据后,不仅可以自动计算和填入溶液的表面张力,还能够实现溶液表面张力与浓度定量关系的希斯科夫斯基经验方程(Szyszkowski's equation)中待估参数的求解,并用以求导供给吉布斯公式计算溶液的吸附量,进而推算溶液饱和吸附量和正丁醇分子的截面积。软件的操作过程简便、直观、高效,避免了人工数据处理、绘图的烦琐和人为误差,可提高实验结果的准确性和重现性。  相似文献   
10.
连续投影算法及其在小麦近红外光谱波长选择中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
采用全谱建立多元校正模型时,通常计算量大,模型不够稳健,而且模型的预测精度往往也不能达到最优。文章介绍一种新的波长选择方法:采用连续投影算法(successive projections algorithm),并将其集成偏最小二乘(partial least squares)多变量校正技术构成SPA-PLS方法,用于谷物小麦近红外光谱波长优化选择及其与水分含量的定量分析。结果表明:在经SPA算法后,光谱波数可削减97.72%,后继的定量校正模型结构得到显著简化,模型的稳健性也大大增强;同时,被选取的波长物理意义明确,模型的解释能力增强,而模型的预测性能也与GA-PLS方法相当。  相似文献   
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