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集成化学模式识别
Ins_29253308
2024/06/26
私聊
近红外光谱(NIR)
当样本数较少或体系过于复杂时,单一的化学模式识别的预测正确率往往较差。集成策略的引入,可以提高单一化学模式识别方法的正确率。集成建模就是从同一训练集中产生多个子集,然后利用这些校正子集建立多个子模型分别进行预测,并将多个预测结果通过一定的集成方法,形成一个最终结果。
Bagging, boosting
、经验模态分解等集成策略与化学模式识别方法,如
PLS-DA
、
SVM
等结合,发展了集成化学模式识别方法
[62-64]
,如
Bagging PLS-DA
,
boosting PLS-DA, EMD-PLS-DA, boosting SVM
等,用于茶叶分类、牛奶品牌鉴别等。
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