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CARS_特征波长选择_CARS波长_rubbed1st_CARS_

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简介：
该研究聚焦于化学振动态的选择性激发与探测技术——CARS（相干反斯托克斯拉曼散射）的应用及优化，特别关注特定分子在rubbed1st条件下的特征波长选择。 可以很好地选择波长，并且代码非常完整。一旦参数确定后，结果就会变得稳定不再包含随机因素。基于原有版本进行理解性改写，使代码更易于阅读和理解。可以选择合适的波长。

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  • CARS_特征波长选择_CARS波长_rubbed1st_CARS_
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    该研究聚焦于化学振动态的选择性激发与探测技术——CARS（相干反斯托克斯拉曼散射）的应用及优化，特别关注特定分子在rubbed1st条件下的特征波长选择。 可以很好地选择波长，并且代码非常完整。一旦参数确定后，结果就会变得稳定不再包含随机因素。基于原有版本进行理解性改写，使代码更易于阅读和理解。可以选择合适的波长。
     
  • CARs_特征选择_
    优质
    CARs特征选择是通过分析和筛选生物标记物来优化嵌合抗原受体（CAR）设计的过程，旨在提高免疫疗法的效果与特异性。 自适应重加权波近红外光谱段选择的PYTHON代码
     
  • CARS.rar_CARS分类与特征提取_cars算法_特征波长提取_组合模型
    优质
    本资源提供关于CARS（化学吸光光谱旋转解卷积）算法的详细资料，涵盖CARS分类、特征提取及特征波长选取方法，并介绍基于CARS的组合建模策略。适合研究人员和学生深入学习与应用。 在MATLAB模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法中，竞争性自适应重加权算法（CARS）通过自适应重加权采样（ARS）技术选择PLS模型中具有较大回归系数绝对值的波长点，并剔除权重较小的波长点。利用交互验证选出RMSECV指标最低的子集，从而有效寻出最优变量组合。
     
  • 新的可见-近红外光谱特征波长选择方法
    优质
    本研究提出了一种创新的可见至近红外光谱范围内特征波长筛选技术，旨在提高数据处理效率和分析准确性，为相关领域应用提供有力支持。 本段落提出了一种结合模拟退火(SA)算法与最小二乘法支持向量机(LS-SVM)的新方法（SA-LS-SVM），用于选择可见-近红外光谱中的特征波长。该方法利用LS-SVM作为识别器，并以识别率为目标函数，来提取最优的特征波长数量及其对应的特定波段。 我们选取了三种不同品牌的润滑油样本进行实验研究，通过应用SA-LS-SVM、主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)，对这些样品进行了处理。随后利用反向传播人工神经网络(BP-ANN)来评估各种方法的识别预测效果。 结果显示，在751个数据光谱中，采用SA-LS-SVM仅需提取4个特征波长即可实现三种品牌润滑油的完全准确分类（即识别率达到100%）。相比之下，其他所有方法均未能达到这一精度。这表明了新提出的SA-LS-SVM算法在提高预测准确性的同时有效减少了模型变量的数量。 实验结果证明了该方法不仅能够显著减少建模所需的数据维度，并且还能极大提升对润滑油品牌的分类准确度。
     
  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
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    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • 近红外光谱中IVSO（迭代变量子集优化）特征波长的选择方法
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    本文介绍了在近红外光谱分析中应用IVSO（迭代变量子集优化）算法选择最佳特征波长的方法，旨在提高模型预测精度和效率。 基于自标度数据的偏最小二乘（PLS）回归系数是一种重要的理论变量。云永欢等人提出了一种新的变量选择策略——迭代变量子集优化（IVSO）。在这个方法中，每个子模型产生的回归系数都会被规范化以消除影响因素。在每一轮迭代过程中，从各个子模型得到的变量回归系数会被累加起来评估其重要性水平。 采用加权二元矩阵抽样(WBMS)和序贯加法两步法，在竞争性的环境中逐步、温和地剔除非信息变量，从而降低重要变量被误排除的风险。此外，考虑到通过交叉验证确定的最佳潜在变量数量对回归系数有很大影响，并且有时这种差异甚至可以达到几个数量级的变化。
     
  • Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择
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    本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用，重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择，提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码，程序包含详细注释。
     
  • iVISSA：新型波长区间选择方法-MATLAB开发
    优质
    iVISSA是一款创新的MATLAB工具箱，专门用于光学成像系统中选择最优波长区间。它通过智能算法优化传感性能，适用于科研和工业应用中的光谱数据分析与处理。 一种区间选择方法结合了全局搜索和局部搜索来优化区间的定位、宽度以及组合方式。
     
  • MODIS各波段的波长范围与中心波长
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    本文介绍了NASA的MODIS传感器各个波段的具体波长范围及其中心波长值，旨在为遥感应用提供精确的数据参考。 详细介绍MODIS各波段的波长范围及其中心波长。
     
  • 特征选择库
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    特征选择库是一种机器学习工具，用于自动识别和选取数据集中对模型训练最为关键的变量或特征。它帮助提高模型性能并减少过拟合的风险。 Matlab中好用的数据降维和特征选择工具包 版权所有 (c) 2018, Giorgio Roffo 所有权利保留。 在满足以下条件的情况下，允许以源代码形式或二进制形式重新分发和使用（修改或未修改）： * 源代码的再发布必须包含上述版权声明、本许可条件以及免责声明。 * 以二进制形式发布的软件必须包括文档和其他材料中的上述版权声明、本许可条件及免责声明。 未经书面明确允许，不得将格拉斯哥大学及其贡献者的名称用于推广或认可衍生自该软件的产品。 此软件由版权所有者和贡献者“原样”提供，并且不保证其具有任何明示或暗示的商业性适销性和适用特定目的。在使用本软件过程中无论以何种理论、合同、严格责任或其他形式，因何原因导致的直接、间接、附带、特殊、后果性的损失（包括但不限于采购替代商品和服务；数据丢失或利润损失；业务中断）均不予赔偿。