高维最小二乘投影算法在NIR中的应用

• 作者: 傅建辉 罗逸平 肖翠娥
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 高维最小二乘投影 偏最小二乘 NIR 变量选择
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 92-93
• 页数: 2页
• 分类号: O657.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.037

摘要

针对高维复杂的近红外光谱(NIR)数据,提出了一种新的基于高维最小二乘投影的变量筛选方法(HOLPPLS).首先计算高维最小二乘投影系数并对系数的绝对值进行排序,系数的绝对值越大,对应的变量就越重要;然后结合PLS进行变量筛选.HOLPPLS是结合了高维最小二乘投影和PLS的向前变量选择算法.实际数据集的实验分析表明,HOLPPLS能有效提高模型的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖翠娥	湖南城市学院理学院	23	15	2.0	3.0
2	傅建辉	湖南城市学院理学院	8	4	1.0	1.0
3	罗逸平	湖南城市学院理学院	7	0	0.0	0.0