偏最小二乘回归模型的泛化能力改进研究

• 作者: 丁涛 杨慧中
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 偏最小二乘 模糊理论 泛化能力
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 优化控制技术及应用
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 5142字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2008.02.011

摘要

为了提高模型的泛化能力,提出了嵌入缩放思想的偏最小二乘回归(Partial Least-Squares Regression,PLS)建模方法.该方法通过对输入向量的缩放处理,将训练样本模糊化,缩小测试误差,从而提高了PLS的泛化能力.对原有的缩放法进行了改进,提出r算法.该算法可以找到合适的缩放因子,得到泛化能力更强的模型.仿真实验证明了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨慧中	江南大学通信与控制工程学院	228	1844	20.0	33.0
2	丁涛	江南大学通信与控制工程学院	3	5	1.0	2.0