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基于Adaptive Elastic Net方法的近红外光谱建模技术
基于Adaptive Elastic Net方法的近红外光谱建模技术
作者:
刘飞
栾小丽
郑年年
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
近红外光谱
Adaptive Elastic Net
可解释性
预测精度
摘要:
当近红外光谱信息远远大于样本量时,对光谱信息进行自动变量选择进而建立光谱与微量成分含量之间的稀疏线性模型重要且具有挑战性.针对聚苯醚生产过程中微量成分邻甲酚难以测量的问题,将变量选择方法Adaptive Elastic Net用于建立近红外光谱与邻甲酚含量之间的定量校正模型,并将其模型性能与ElasticNet方法进行对比.在变量数目远远大于样本量的情形下,ElasticNet方法虽可以实现变量选择,但由于其系数估计不具备Oracle性质,使得模型的可解释性和预测精度受到影响,而Adaptive Elastic Net方法通过对L1惩罚项施加自适应权重从而很好的解决了上述问题并提高了模型性能.为了验证Adaptive Elastic Net方法的模型性能指标,用最终被选中的自变量数目来评价模型复杂度;利用复相关系数R2来评价模型的可解释性,利用平均相对预测误差M RPE(mean relative prediction error )和预测相关系数 Rp 来评价模型的预测精度. Elastic Net方法建立的模型性能指标为:NSIV=529 , R2 =0.96 ,M RPE=3. 22%,Rp=0.97 ;Adaptive Elastic Net方法的性能指标为:NSIV=139 ,R2 =0.99 ,M RPE=2.00%,Rp=0.99 .结果表明:Adaptive Elastic Net所建立模型的性能指标优于Elastic Net方法,可以得到更加简单且具有较强可解释性和较高预测精度的稀疏线性模型.
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文献信息
篇名
基于Adaptive Elastic Net方法的近红外光谱建模技术
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
化学
关键词
近红外光谱
Adaptive Elastic Net
可解释性
预测精度
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
319-324
页数
6页
分类号
O657.3
字数
1131字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2019)01-0319-06
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘飞
江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室
236
964
13.0
17.0
2
栾小丽
江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室
38
117
6.0
8.0
3
郑年年
江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室
5
0
0.0
0.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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共引文献
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节点文献
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同被引文献
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二级引证文献
(0)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
2019(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
Adaptive Elastic Net
可解释性
预测精度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
期刊文献
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