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interval variable iterative space shrinkage approach (iVISSA)

Rambo

2015/05/26

近红外光谱（NIR）

它结合全局和局部搜索，以迭代地和智能地优化频谱间隔的位置，宽度和组合。在全局搜索过程，它继承VISSA软收缩，以搜寻信息的波长的位置和组合的优点，而局部搜索过程中，它利用在光谱数据的连续性的信息，以确定波长的间隔的宽度。全局和本地搜索程序进行交替，实现波长间隔的选择。
使用三个近红外（NIR）的数据集这种方法进行了测试。一些高性能的波长选择方法，如协同区间偏最小二乘（siPLS），移动窗口偏最小二乘法（MW-PLS），有竞争力的自适应重加权采样（CARS），遗传算法PLS（GA-PLS）和间隔时间随机青蛙（IRF），被用来作比较。实验结果表明，该方法是非常有前途既对预测能力和稳定性良好的效果。

分
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秋月芙蓉

第1楼2015/06/29

这个行业应用人不多？

0

武灵

第2楼2015/07/26

这种方法，在实际应用中应该不多。
秋月芙蓉(ljhciq) 发表:这个行业应用人不多？

0

athosmi

第3楼2015/08/04

您这里基本上什么都没说呀？
iVISSA的原理是什么，以什么原则进行的计算，计算速度怎么样？和其他算法的比较结果如何？
你认为为什么iVISSA算法要比其它算法强？

0

Rambo

第4楼2015/08/06

我只是把这个算法说出来，感兴趣的可以自己网上找资料学习。自主学习！
athosmi(athosmi)发表:您这里基本上什么都没说呀？
iVISSA的原理是什么，以什么原则进行的计算，计算速度怎么样？和其他算法的比较结果如何？
你认为为什么iVISSA算法要比其它算法强？

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