波长变量筛选的方法主要有相关系数法，逐步回归法，无信息变量消除法(UVE)，遗传算法(genetic algorithm,GA)等，其中无信息变量消除法的研究和应用在国内的报道较少。无信息变量消除算法是新的变量筛选方法，该算法最初由Centner等人提出来，并用于NIR光谱数据，其目的是为了减少最终PLS模型中包含的变量数，降低模型的复杂性，改善PLS模型，还与其它相关方法进行了比较，UVE方法得到的结果的SEP最小。
2024-03-11 09:55:28
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基于MC-UVE、GA算法及因子分析对葡萄酒酒精度近红外定量模型的优化研究，王怡淼，朱金林，本实验主要对葡萄酒酒精度偏最小二乘（Partial least squares, PLS）回归模型进行优化研究。使用近红外光谱仪采集葡萄酒样本的光谱数据，�
2021-03-24 20:11:07
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