【摘 要】
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提出了一种新的混合算法用于扣除近红外光谱校正过程中的光谱干扰与奇异点。该算法结合了连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和迭代样本权重偏最小二乘法(Itera
【基金项目】
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国家自然科学基金(20175024);国家烟草专卖局(编号763,合同号110200101042)资助项目
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提出了一种新的混合算法用于扣除近红外光谱校正过程中的光谱干扰与奇异点。该算法结合了连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和迭代样本权重偏最小二乘法(Iterative object weighting-partialleast square,IOWPLS),将近红外光谱校正过程分成两步:首先采用CWT扣除光谱干扰,然后采用IOWPLS算法消除奇异点的影响并建立多元校正模型。结果表明,同时扣除光谱干扰和奇异点可有效地提高模型的稳健性与预测能力。
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