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。

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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。

新的可见-近红外光谱特征波长选择方法

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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。

VerySource_近红外_波段选择_bipls_iPLS_光谱

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本资源专注于近红外波段的选择性分析，采用bipls和iPLS算法优化光谱数据处理，提高模型预测精度与稳定性。 BiPLS和iPLS波段选择代码用于实现近红外光谱的波段挑选功能。

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。

光谱数据的变量选择与特征选择算法

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本研究探讨了光谱数据分析中的变量选择和特征选择算法，旨在提高模型预测精度，减少噪声影响，为化学计量学及机器学习领域提供新的视角和方法。光谱的变量选择或特征选择算法用于从大量光谱数据中挑选出对模型构建最有价值的信息，以提高预测准确性和模型解释性。这些方法能够有效减少冗余和噪音信息的影响，优化计算资源利用，并有助于更好地理解复杂体系中的关键成分及其相互作用机制。

基于蚁群优化和模拟退火的多目标近红外光谱特征选择方法及遗传算法应用

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本研究提出了一种结合蚁群优化、模拟退火与遗传算法的创新性方法，专门用于多目标下的近红外光谱特征选择。此方法旨在提高特征选择精度和效率，为相关领域的研究提供有力工具。特征选择是常见的预处理任务之一，旨在减少智能算法和模型的输入量。这有助于简化模型结构、降低训练计算成本，并提高模型泛化能力以防止过拟合。此外，还可以实现用于前馈人工神经网络（ANNs）训练的进化特征选择的MATLAB版本。

近红外分析中的光谱预处理和波长选择方法的进展及其应用_光谱分析_光谱预处理_光谱算法

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本文综述了近红外分析中光谱预处理及波长选择方法的发展趋势与最新成果，重点探讨了这些技术在提高光谱数据分析准确性、效率中的关键作用。光谱分析的核心介绍包括其算法内容及功能简介。这种技术非常实用且有效，在数据分析领域占有重要地位。它通过解析不同物质的光线吸收、反射或发射特性来识别材料成分，广泛应用于化学、物理学以及环境科学等多个学科中。在算法方面，光谱分析通常涉及复杂的数学模型和计算方法，以从收集到的数据中提取有用信息。这些算法能够处理海量数据，并从中找出关键特征用于进一步研究与应用开发。此外，随着机器学习等先进技术的发展，现代的光谱数据分析工具变得更加智能化、自动化，在提高效率的同时也增强了准确度。总之，光谱分析不仅具有强大的科学价值和技术意义，还为众多领域的实际问题解决提供了有力支持。

近红外光谱数据特征降维方法的比较分析

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本研究对多种用于处理近红外光谱数据的特征降维技术进行了系统性评估与对比，旨在探索最有效的数据分析手段。通过综合考量各类算法在不同场景下的表现，为相关领域的应用提供了有益参考和理论支持。由于近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确选择合适的降维方法。为解决这一问题，本段落对比分析了典型的线性和非线性降维方法，并利用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率两方面进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），在处理烟叶近红外光谱时更为适用；而非线性降维方法由于其泛化学习能力较弱、推广能力和本征维度估计困难等原因，在这种情况下并不适合使用。

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。

光谱特征波段选取——无信息变量剔除UVE方法.rar

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本研究介绍了一种用于光谱数据分析的创新方法——无信息变量剔除UVE（Uninformative Variable Elimination）技术，旨在有效识别并移除对目标分析无贡献或干扰的信息波段，从而提高后续建模和预测精度。该方法适用于各类光谱数据处理与应用领域。在遥感和光谱分析领域，特征波段选择是一个至关重要的步骤，它直接影响到数据分析的精度和效率。本段落将深入探讨“无信息变量消除”（UVE）这一方法，它是特征波段选择的一种常用策略，在MATLAB环境中广泛应用。无信息变量消除（Uninformative Variable Elimination，UVE）是一种基于统计学的特征选择技术，主要用于减少数据集中的冗余信息和噪声，从而提高模型的解释性和预测性能。在光谱数据分析中，UVE能够帮助我们从众多波段中筛选出最具代表性和区分性的光谱特征，降低计算复杂性，同时保留对目标变量影响最大的波段。理解UVE的基本原理：该方法通过构建一个包含所有变量（波段）的初始模型，然后逐步剔除那些对模型贡献最小或增加模型复杂度的变量。这个过程涉及到特征重要性的评估，通常使用诸如方差、互信息或者相关系数等统计指标。在MATLAB中，可以利用内置的统计和机器学习工具箱来实现这一过程。在MATLAB中执行UVE，一般包括以下步骤： 1. 数据预处理：对原始光谱数据进行标准化或归一化处理，消除不同波段之间的强度差异，使其在同一尺度上。 2. 计算变量间相关性：使用`corrcoef`函数计算每个波段与其他波段之间的相关系数，以此作为初步的变量重要性评估。 3. 建立初始模型：根据预处理后的数据，可以使用线性回归、支持向量机或其他合适的模型进行训练。 4. 评估变量重要性：通过残差分析、变量方差或互信息等指标确定各个波段的重要性。 5. 消除无信息变量：按照重要性的排序顺序依次剔除影响最小的波段，重复构建和评估模型，直到满足预设的停止条件（如保留特定数量的波段）。 6. 验证结果：使用交叉验证或其他方法检验UVE后的特征组合是否确实提高了模型预测能力。光谱特征波段选择—无信息变量消除uve.rar这个压缩包可能包含了MATLAB脚本、光谱数据文件以及相关的说明文档。用户可以通过运行这些脚本来实践UVE方法，了解其工作流程，并应用于自己的遥感光谱数据中。无信息变量消除（UVE）是光谱分析中的一个重要工具，它有助于提升模型性能，减少计算成本，并增强对光谱数据的理解。在MATLAB环境中利用强大的统计功能和用户友好的界面可以高效地实现这一过程，为遥感图像分类、地物识别等任务提供强大支持。