【摘 要】
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近红外光谱数据高度线性相关且含有大量的冗余信息.通过选择重要的特征变量代替全谱变量,能够有效提高近红外模型的预测精度.本文将变量重要性融入到偏最小二乘回归中,提出了一种新的基于变量重要性的偏最小二乘特征变量筛选方法(VISPLS),它是基于变量重要性的前向迭代算法.通过选择斯皮尔曼(Spearman)相关系数、肯德尔(Kendall)相关系数、选择性比(selectivity ratio,SR)和投影变量重要性(variable importance in projection,VIP)4个指标来度量近红
【机 构】
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湖南城市学院 管理学院,湖南 益阳 413000;湖南城市学院 图书馆,湖南 益阳 413000
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近红外光谱数据高度线性相关且含有大量的冗余信息.通过选择重要的特征变量代替全谱变量,能够有效提高近红外模型的预测精度.本文将变量重要性融入到偏最小二乘回归中,提出了一种新的基于变量重要性的偏最小二乘特征变量筛选方法(VISPLS),它是基于变量重要性的前向迭代算法.通过选择斯皮尔曼(Spearman)相关系数、肯德尔(Kendall)相关系数、选择性比(selectivity ratio,SR)和投影变量重要性(variable importance in projection,VIP)4个指标来度量近红外光谱变量的重要性,并用2个真实的近红外光谱数据集来评估VISPLS的性能.研究结果表明,与SpearmanPLS,KendallPLS和SRPLS这3种算法比较,VIPPLS算法有更好的预测性能.
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