基于自助采样和互信息策略的集成校正算法及应用

• 作者: 李梦龙 覃鑫 谭超
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 化学
• 关键词: 集成 互信息 多元校正 近红外光谱
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 623-626
• 分类号: O65
• 字数: 2558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4160.2010.05.013

摘要

综合应用训练集自助采样(bootstrap)和互信息(mutual information)选择变量来引入成员模型间的差异性,提出一种子空间回归的集成校正算法ESPLS.当建立一成员模型时,先淘汰互信息量小于一个特定阈值的变量,使建模在原变量的一个子空间上进行,有效避免了多元共线性产生的诸多问题.通过一近红外光谱数据集实验,同时与全谱偏最小二乘法(PLS)和互信息选择变量的偏最小二乘法(SPLS)2种单模型算法进行了比较,证明:该算法在不增加模型复杂度的前提下,能提高校正模型的预测精度、稳定性及抗过拟合的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李梦龙	四川大学化学学院	79	604	14.0	20.0
2	谭超	宜宾学院化学与化工系	43	280	8.0	15.0
6	覃鑫	宜宾学院化学与化工系	4	14	2.0	3.0