【摘要】：隨著人們對(duì)近紅外光譜分析技術(shù)了解的深入,人們發(fā)現(xiàn)通過(guò)剔除近紅外光譜中的冗余變量不僅可以簡(jiǎn)化近紅外光譜分析模型,提高模型的可解讀性,通常還可以提高模型的預(yù)測(cè)效果及穩(wěn)健性。變量選擇的有效性已經(jīng)在各種近紅外光譜應(yīng)用體系中得到了廣泛的驗(yàn)證,發(fā)展成為了近紅外光譜分析建模過(guò)程中一個(gè)越來(lái)越重要的步驟。為此,化學(xué)計(jì)量學(xué)家們近些年來(lái)開(kāi)發(fā)了大量原理不同的新型變量選擇算法,基于各種原理的衍生算法也層出不窮。為了讓近紅外光譜分析研究人員能夠較為迅速地對(duì)這些算法的特點(diǎn)有所認(rèn)識(shí),對(duì)目前常見(jiàn)的各種變量選擇算法的算法原理和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了梳理。根據(jù)各種算法依據(jù)的原理不同,將目前近紅外光譜領(lǐng)域常見(jiàn)的變量選擇算法大致分為基于偏最小二乘模型參數(shù),基于智能優(yōu)化算法,基于連續(xù)投影策略,基于模型集群分析策略和基于變量區(qū)間等五類(lèi)。在梳理的過(guò)程中,我們發(fā)現(xiàn)變量選擇算法的發(fā)展趨勢(shì)目前主要集中在以下兩點(diǎn):第一,算法的復(fù)雜程度不斷提高;第二,不同變量選擇算法之間的聯(lián)用開(kāi)始逐漸增多。此外,作者結(jié)合自身在應(yīng)用變量選擇算法時(shí)的體會(huì)和思考,還總結(jié)了變量選擇算法在應(yīng)用層面上存在的一些問(wèn)題。例如光譜預(yù)處理方法對(duì)變量選擇算法使用效果的影響,以及部分算法存在的穩(wěn)定性較差,選擇變量的可靠性存疑等。
[Abstract]:With the deep understanding of NIR analysis technology, it is found that eliminating redundant variables in NIR spectrum can not only simplify the NIR analysis model, but also improve the interpretation of the model. It can also improve the prediction effect and robustness of the model. The validity of variable selection has been widely validated in various NIR spectrum application systems, and has become an increasingly important step in the modeling process of NIR spectroscopy analysis. Therefore, in recent years, stoichiologists have developed a large number of new variable selection algorithms with different principles, and derivation algorithms based on various principles have emerged in endlessly. In order to enable the researchers to understand the characteristics of these algorithms more quickly, the principles, advantages and disadvantages of the common variable selection algorithms are reviewed. According to the different principles of various algorithms, the variable selection algorithms in the field of near infrared spectroscopy are divided into three parts: partial least squares model parameter, intelligent optimization algorithm and continuous projection strategy. Model-based cluster analysis strategy and variable-based interval and other five categories. In the process of combing, we find that the development trend of variable selection algorithms is mainly focused on the following two points: first, the complexity of the algorithm is increasing; second, the combination of different variable selection algorithms began to increase gradually. In addition, the author also summarizes some problems in the application of the variable selection algorithm based on his own experience and thinking in the application of variable selection algorithm. For example, the effect of spectral preprocessing on the performance of variable selection algorithm, the poor stability of some algorithms, and the doubt of reliability of the selected variable, etc.
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金-青年基金項(xiàng)目(31301685)資助
【分類(lèi)號(hào)】：O657.33

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本文編號(hào)：2293444