【摘 要】
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在近红外光谱的建模预测分析中,数据的冗余及共线性会严重影响模型的预测精度和稳健性。特征波长选择是提高定量分析预测精度的一种有效方法。随机蛙跳(RF)是一种依据不同的
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,黑龙江省水稻生态育秧装置及全程机械化工程技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0701300),黑龙江省农垦总局重点科研计划项目(HKKYZD190804),黑龙江八一农垦大学科研团队计划项目(TDJH201807)资助
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在近红外光谱的建模预测分析中,数据的冗余及共线性会严重影响模型的预测精度和稳健性。特征波长选择是提高定量分析预测精度的一种有效方法。随机蛙跳(RF)是一种依据不同的变量具有不同的被选择可能性的特征波长选择算法,近年来在特征波长提取方面展现良好的性能。该方法通过多次迭代,计算每个变量被选择的概率,以优选概率高的变量为特征波长。但由于其初始变量集V0的产生是随机的,具有较大的不确定性,可能会包含无用或干扰信息,难以保证初始信息的有效性,使得迭代次数过大,运行时间过长。故而提出一种改进的联合区间随机蛙跳(Si-
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