一种基于蒙特卡罗方法的近红外波长选择算法

被引：11

作者：

洪明坚 ^{[1
,2
,3
]}

温泉 ^{[3
]}

温志渝 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 重庆大学新型微纳器件与系统技术国家重点学科实验室

[2] 重庆大学微系统研究中心

[3] 重庆大学软件学院

来源：

光学学报 | 2010年 / 30卷 / 12期

关键词：

光谱学; 近红外; 波长选择; 蒙特卡罗;

D O I：

暂无

中图分类号：

O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

摘要：

针对近红外光谱数据的特点,分析了基于偏最小二乘法(PLS)回归系数的波长选择方法,指出了其存在的问题,提出了一种新的波长选择算法。将PLS回归系数归一化为对应波长被选择的概率,并进行蒙特卡罗(Monte-Carlo)计算,即对不同的随机波长组合建立一系列PLS模型,预测误差最小的模型所对应的波长组合将被选择。这个过程可以在前一次波长选择的基础上重复进行,从而形成迭代算法。采用三个近红外数据集对提出的算法进行了验证,同时与基于PLS的无信息波长剔除法(UVE-PLS)和遗传算法(GA)进行了比较分析。实验结果表明,该方法能有效地提高波长选择的准确性和稳定性,在选择的波长点个数、模型的复杂度与预测误差方面,达到甚至优于现有算法,具有实用价值。

引用

页码：3637 / 3642

页数：6

共 13 条

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