文献

J-GLOBAL ID：201102232915721832   整理番号：11A1274562

多重モデル融合に基づく新しい波長選択アルゴリズム

A New Wavelength Selection Algorithm Based on the Fusion of Multiple Models

著者 (2件)： Hong Mingjian (Micro-Electromechanical System Res. Center of Chongqing Univ., Chongqing) ,  Wen Zhiyu (Micro-Electromechanical System Res. Center of Chongqing Univ., Chongqing)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 30  号： 8  ページ： 2088-2092  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： NIR分光分析は,非常に小型なサンプルセットで,多数の波長特性を作る。しかし,波長のいくつかはモデリングに情報を提供しない。さらに悪いことに,雑音とバックグラウンドなどの不適切な情報を含む可能性がある,このため,モデルが複雑になり,モデルの予測性能が低下する可能性がある。したがって,これらの波長を除去して,最終モデルの品質を改善するためには,綿密な研究が必要である。単一PLS回帰モデルに基づく変数選択法を要約した。結論は,(1)良い予測性能と最適モデルを選択するために,相互検証を利用できるが,得られたモデルは変数選択に適当でない。(2)単一回帰モデルに基づく変数選択は不正確で不安定である。回帰係数の単一ベクトルは,変数の重要度を正確に測定せずに,複雑性の異なるモデルで変化するためである。この解析に基づいて,多重PLSモデルの融合を用いて,変数選択の新しい方法を提案した。本方法は,多重PLS回帰係数を融合して,ベクトルを作り,閾値を決定した。ベクトルの対応成分がこの閾値より低い変数を除去した。最後に,3つの有名な近赤外データセットで本方法を実証し,UVE-PLSやGA-PLSアルゴリズムと比較した。実験から,複雑性が少なく,予測性能の高いモデルを得た。そのうえ,提案方法は,エレガント,効率的であった。したがって,実用化できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： バックグラウンド ,  *アルゴリズム ,  回帰モデル ,  モデリング ,  *近赤外分光分析
準シソーラス用語： NIR分光分析 ,  回帰係数 ,  選択法 ,  多重モデル ,  波長選択 ,  複雑性 ,  予測性能

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重モデル ,  融合 ,  波長選択 ,  アルゴリズム