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J-GLOBAL ID：201702222478689349   整理番号：17A1093623

最大correntropy基準多変量キャリブレーションのための回帰【Powered by NICT】

Maximum correntropy criterion based regression for multivariate calibration

著者 (6件)： Peng Jiangtao (Faculty of Mathematics and Statistics, Hubei Key Laboratory of Applied Mathematics, Hubei University, Wuhan 430062, China) ,  Guo Lu (Faculty of Mathematics and Statistics, Hubei Key Laboratory of Applied Mathematics, Hubei University, Wuhan 430062, China) ,  Hu Yong (Beijing Research Institute of Uranium Geology, Beijing 100029, China) ,  Rao KaiFeng (Research Center for Eco-Environment Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China) ,  Xie Qiwei (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Xie Qiwei (CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Shanghai Institutes for Biological Sciences, Chinese Academy of Sciences, China)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 161  ページ： 27-33  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最小二乗基準を多変量キャリブレーションモデルに広く用いられている。従来の線形最小二乗計量を用いるよりもむしろ,スペクトル濃縮物関係を記述する非線形correntropyベース計量を採用し,最大相関エントロピー基準に基づく回帰(MCCR)モデルを提案した。correntropyベースモデルを解くために,半二次最適化手法は,非線形と非凸最適化問題を反復的に再重みづけ最小二乗問題にために開発した。MCCRを適合残差の非線形Gauss関数と正則化重み付き最小二乗モデルにより計算された量として表現補助ベクトルを更新する代わりに回帰関係の正確な推定を提供することができる。提案した方法は,いくつかの修飾PLSアルゴリズムと比較し,四つの実際の近赤外(NIR)スペクトルデータに対するロバストな回帰法を設定した。実験結果は,提案した方法の有効性と有効性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正則化 ,  スペクトル ,  重みづけ ,  ベクトル ,  エントロピー ,  ロバスト性 ,  残差 ,  *最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  最適化手法 ,  線形性
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  Gauss関数 ,  非凸最適化問題 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 最大correntropy基準 ,  最小二乗 ,  多変量キャリブレーション ,  正則化

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 多変量 ,  キャリブレーション