TY -的A2 -斯托克,彼得AU - Yu,开创盟——徐陆AU - Yu Ru-Qin PY - 2009 DA - 2009/06/11 TI -一种改进整体的全自动优化方法光谱区间选择多元校正SP - 291820年六世- 2009 AB -在我们最近的工作,提出了蒙特卡罗交叉验证叠加回归(MCCVSR)方法，实现多元定标中光谱区间选择的自动优化。尽管MCCVSR在正常条件下表现良好，但在更广泛的应用中仍有必要改进它。根据众所周知的“垃圾输入，垃圾输出(GIGO)”原理，MCCVSR作为一种精确的集成方法，可能会受到离群的、非常差的子模型的影响。本文设计了一个统计检验，将破坏性子模型排除在集成学习过程中，从而使组合过程更加可靠。虽然该方法是完全自动化的，但它可以根据分析数据的性质进行调整，包括训练样本的大小、光谱的分辨率和子模型的定量势。通过对实际标准数据的研究，证明了子模型精炼的有效性。SN - 2090-8865 UR - https://doi.org/10.1155/2009/291820 DO - 10.1155/2009/291820 JF - Journal of Automated Methods and Management in Chemistry PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -