文献类型：期刊文章

作　　者：杨辉华[1,2] 覃锋[1] 王义明[2] 罗国安[2]

机构地区：[1]桂林电子科技大学计算机与控制学院,广西桂林541004 [2]清华大学中药现代化研究中心,北京100084

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：广西科学基金项目(桂科青0542037);国家自然科学基金项目(30860381);国家“973”中医理论专项项目(2005CB523503)资助

年　　份：2009

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：322-326

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20090811914548)、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCI(收录号：WOS:000263152300009)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000263152300009)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对样品的近红外（NIR）光谱与其物理化学性质之间存在的非线性关系,提出了一种结合等距映射（Isomap）和偏最小二乘（PLS）的非线性建模新方法。Isomap是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。Isomap-PLS建模方法首先用Isomap对高维NIR光谱数据作非线性降维,再用PLS降维并建立校正模型。将Isomap-PLS建模方法分别应用于两个公开的NIR光谱标准数据集,并与PLS单独建模进行比较。结果表明,在两个数据集上,用Isomap-PLS方法建立的校正模型比单独用PLS算法建立的校正模型具有更小的交叉验证均方根误差（RMSECV）;对某些性质数据,Isomap-PLS模型比PLS模型的RMSECV值要小2-5倍。因此,Isomap能够有效反映NIR光谱中存在的非线性结构,Isomap-PLS比PLS具有更好的建模与预测能力。

关 键 词：近红外光谱 等距映射 非线性降维 偏最小二乘

分 类 号：O657.3]