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J-GLOBAL ID：201702284996816262   整理番号：17A0094628

IPLSとCARSデータ融合技術に基づく波長選択アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Wavelength selection algorithm based on iPLS and CARS multimodel fusion technology

著者 (4件)： Chen Xiaohui (College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University) ,  Huang Jian (College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University) ,  Fu Yunxia (College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University) ,  Lei Banjun (College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 16  ページ： 229-232,256  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 液体中の物質含有量のスペクトル分析において波長選択について研究し、マルチモデル融合アルゴリズムを用いて波長選択を行い、波長数を減少させた上で予測精度を向上させた。提案した区間適応重み付き波長選択アルゴリズム(ICARS)は,IPLSアルゴリズムとCARSアルゴリズムのマルチモデル融合を適用し,波長選択において変数とサンプルの縦横適応最適化選択と,波長と波長分割ステップを選択し,波長最適化選択を実現した。波長と波長の適応選択を実現した。MATLABシミュレーション実験により,PLSモデルを予測モデルとして用いて,ビール工場における物予測のシミュレーション実験において,ICARSアルゴリズムを用いて19の変数を選択し,これらの変数を用いてPLS予測モデルを確立した。変数の数は大きく減少し,予測能力は明らかに改善され,変数の最適選択が実現された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データ融合 ,  ビール工場 ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *波長 ,  *コヒーレント反Stokes Raman散乱 ,  予測モデル ,  分光分析
準シソーラス用語： 予測能力 ,  MATLAB ,  予測精度 ,  マルチモデル ,  *波長選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multi-model fusion ,  wavelength selection ,  partial least squares ,  adaptive

分類 (3件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  数値計算  (JE02000J) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (4件)： CARS ,  データ融合 ,  波長選択 ,  アルゴリズム