【摘 要】
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波长选择是近红外光谱分析的重要组成部分,对于降低模型的复杂度、提高模型的预测能力和稳定性具有重要作用。在总结了现有的波长选择方法的基础上,提出了波长选择的稀疏特性
【机 构】
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新型微纳器件与系统技术国家重点学科实验室,重庆大学微系统研究中心,重庆大学软件学院
【基金项目】
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国家科技部国际合作项目（No.2007DFC00040）、（No.2008CR0814）, “863”重点项目（No.2007AA042101）资助
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波长选择是近红外光谱分析的重要组成部分,对于降低模型的复杂度、提高模型的预测能力和稳定性具有重要作用。在总结了现有的波长选择方法的基础上,提出了波长选择的稀疏特性,并利用这一特性,构造了一种新的波长选择算法。它将波长选择问题转化为稀疏优化问题,再根据优化结果对波长进行排序,然后选择前面的部分波长。采用两个近红外光谱数据集对提出的算法进行了验证,同时与UVE-PLS和GAPLS算法进行了分析和比较。实验结果表明,该方法能选择最少的波长点,而且在模型的复杂度和预测误差方面,达到甚至优于现有算法,是一种有效的波
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