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1.
拟从线性泛函的角度分析循环子空间回归(CSR)。CSR方法将从自变量参数矩阵和因变量向量中提取成分,循环地构造并扩张Krylov子窨,且以此作为源空间,运用最小二乘准则解最映射到因变量实空间的线性泛函。整个求解过程包容了最小二乘回归(LSR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLS)以及其它中间的回归方法。然后以预报能力的强弱,从中确定最佳回归模型。本文应用SCR方法为喹喏酮N1位抗菌构效关系建模,效果良好。  相似文献   
2.
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   
3.
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   
4.
光谱数据用于多元校正时,组分间的交互作用会使部分波段与组分浓度呈非线性关系,在用偏最小二乘法(PLSR)建模前,宜作波长筛选.基于迭代初始化的遗传算法(IRGA)将运行多轮GA,递归地以上轮结果作为先验知识支持下轮的初始化,并对入选波长点的统计频率进行平滑处理,由此可高效地从全谱中选出校正性能良好的波段,筛选结果稳定.入选波段对全谱既作了适当简化,又充分保留了有效信息.再采用PLSR建模,模型更具稳健性.将该法用于感冒液的五组分测定,与全谱建模法相比,其预测性能和稳健性有显著提高.  相似文献   
5.
化学计量学非线性偏最小二乘算法进展评述   总被引:11,自引:0,他引:11  
吴晓华  陈德钊 《分析化学》2004,32(4):534-540
评述了偏最小二乘法(PLS)近年来非线性化的进展以及重要算法的原理、特性和应用。一类是对自变量进行非线性前处理的方法,包括二次变换、Chebychev变换和基于机理的变换;另一类是基于内部非线性映射的PLS,主要有多项式映射、样条函数映射、由遗传算法辅助实施的任意非线性映射和神经网络映射;介绍了具有类似功能的正交网模型。本文还就算法的普适性、稳健性和简易性,及其非线性化的演变进程予以评述、总结和展望。  相似文献   
6.
陈德钊  邓阿群 《分析化学》1998,26(3):340-343
提出改进的预报相对误差法选择岭回归参数k,以平均预报相对误差替代预报残差平方和,并抑制过拟合。该方法应用于苯乙酰胺类除草农药定量构效关系的二次建模,效果良好,预报精度优于残差平方和方法。  相似文献   
7.
天然有机物料的化学组成十分复杂,其组分通常高达几百种,从而使其组成与性质间自关系,即构效关系,难以分辨、识别和确定.例如白酒、香料的构效关系就难以用化学机理描述.通常采用数据处理方法,将其归结为模式分类问题.复杂化学信息模式分类问题有模三维数高、样本容量小等特点,采用人工神经网络(ANN)具有一定的优势和不足.文献[1,2]讨论了从网络训练算法出发,改善ANN运行性能的技术.本文拟从另一角度探讨该问题.1对输入模式的分析当物料的组分数增多时,构效关系的复杂程度将剧增.为提高神经网络的表达和处理有力,必…  相似文献   
8.
一种模式分类降维策略及其在复杂化学信息处理中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
采用分类相关分析方法处理复杂化学信息的模式分类问题,从高维模式中提取的分类相关成分,它们相互独立,并集中了原有模式的分类信息,提出由相关量份额选择分类相关分析,计算简便,用以替代原模式,可以显著地降维,使问题简化,分类效果良好,该方法应用于天然留兰香油多类判别,结果良好。  相似文献   
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