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集成化学模式识别

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2024/06/26

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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