文献类型：期刊文章

作　　者：谭超[1,2] 覃鑫[1] 李梦龙[3]

机构地区：[1]宜宾学院化学与化工系,四川宜宾644007 [2]宜宾学院计算物理重点实验室,四川宜宾644007 [3]四川大学化学学院,四川成都610041

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：四川省青年科技基金(09ZQ026-066);宜宾学院博士科研启动基金(2008B06)

年　　份：2010

卷　　号：27

期　　号：5

起止页码：623-626

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：综合应用训练集自助采样(bootstrap)和互信息(mutual information)选择变量来引入成员模型间的差异性,提出一种子空间回归的集成校正算法ESPLS。当建立一成员模型时,先淘汰互信息量小于一个特定阈值的变量,使建模在原变量的一个子空间上进行,有效避免了多元共线性产生的诸多问题。通过一近红外光谱数据集实验,同时与全谱偏最小二乘法(PLS)和互信息选择变量的偏最小二乘法(SPLS)2种单模型算法进行了比较,证明:该算法在不增加模型复杂度的前提下,能提高校正模型的预测精度、稳定性及抗过拟合的能力。

关 键 词：集成  互信息 多元校正  近红外光谱

分 类 号：O65]