10.3969/j.issn.1001-4160.2012.02.024
基于回归系数的变量筛选方法用于近红外光谱分析
提出了一种基于回归系数的变量逐步筛选方法.对光谱中各变量计算其回归系数后,按其绝对值由大到小将相应变量排列,采用PLS交互检验按前向选择法逐步选择最佳变量子集.用该方法对玉米和柴油近红外光谱数据进行分析,对玉米蛋白质、柴油十六烷值和粘度分别选择出了14、12以及30个最佳变量用于建模,所得预测结果均优于全谱变量建模的预测结果.可见本方法是一种有效实用的近红外光谱变量选择方法.
回归系数、变量选择、近红外光谱
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O657.33(分析化学)
2012-05-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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