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VerySource_近红外_波段选择_bipls_iPLS_光谱

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 近红外光谱仪
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    简介：近红外光谱仪是一种利用近红外光（约780nm至2500nm）与物质相互作用来获取样品化学成分信息的分析仪器。广泛应用于食品、农业、制药等领域，具有快速无损检测的特点。 已故院士陆婉珍撰写的关于近红外技术的参考书目涵盖了近红外原理、仪器设备、化学计量学以及相关应用。
     
  • 近红外光谱中IVSO（迭代变量子集优化）特征波长的选择方法
    优质
    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。
     
  • DSEBS_pub.rar_基于Matlab的高光谱光谱波段选择工具包
    优质
    这是一个基于MATLAB开发的高光谱光谱波段选择工具包（DSEBS），旨在为用户提供简便高效的波段筛选功能，适用于各类高光谱数据分析与应用研究。 基于图支配集的高光谱图像波段选择算法发表在2016年的IEEE TGRS期刊上。
     
  • 近红外光谱_MATLAB程序_mwpls
    优质
    本资源提供基于MATLAB的MWPLS（多元权重偏最小二乘法）程序代码，用于处理和分析近红外光谱数据，适用于化学成分定量分析。 使用MATLAB软件进行近红外光谱图像处理，并应用mwpls方法选择最佳的光谱区间。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 近红外光谱的MATLAB预处理
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中对近红外光谱数据进行各种预处理操作的技术与方法，旨在优化数据质量以提升后续分析效果。 提供关于使用MATLAB进行近红外预处理的代码及相关的介绍。可以直接复制粘贴到MATLAB环境中运行。
     
  • 近红外光谱的Matlab预处理
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB对近红外光谱数据进行预处理的方法和技术，包括常见的平滑、导数运算及归一化等步骤。 十分有用的MATLAB预处理近红外光谱代码，并附有详细的讲解。