[发明专利]一种基于稀疏回归LAR算法的近红外定量分析方法在审
| 申请号： | 201710793695.7 | 申请日： | 2017-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109459408A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 刘聪;徐友武;阳程 | 申请（专利权）人： | 盐城工学院 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G06F17/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 224051 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 定量分析 回归 稀疏 近红外光谱 算法 长度固定 核心环节 回归模型 计算效率 数学公式 系数调整 线性模型 构建 前向 逐段 噪声 丢弃 轮流 数学 检测 环节 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于稀疏回归LAR算法的近红外定量分析方法，其特征在于，包括以下主要步骤：（1）将近红外光谱数据的所有协变量进行标准化，使它们的均值为零并且方差为1，残差r的初始值等于居中化后的响应变量，所有的回归系数为零；
（2）找出和残差最相关的协变量；
（3）把回归系数从0向其最小二乘系数<（和残差r的内积）移动，直到一些其它的协变量和当前残差的相关系数追上的相关系数；（4）同时沿着当前残差在()上的联合最小二乘系数的方向，移动回归系数和，直到其它的某个协变量的相关系数赶上来；
（5）持续这个流程，直到所有的协变量加入模型，或者模型中协变量数等于，当所有协变量加入LAR模型后，结果和通常的最小二乘一样；
（6）根据以上的算法步骤，所选中的协变量根据其重要程度依次进入模型，最佳的模型一般会丢弃一些无关或者不重要的协变量，比如说，只保留前k个协变量，超参数k，模型中所保留的协变量个数，可以通过交叉验证来确定。
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