近红外光谱定量分析的改进ELM算法

发布时间：2017-09-18 15:43

  本文关键词：近红外光谱定量分析的改进ELM算法

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【摘要】：极限学习机理论(extreme learning machine,ELM)作为一种新的化学计量学方法,在近红外光谱定量分析中的应用研究,已引起学术界的高度重视。然而,由于光谱数据维数较高,建立ELM模型时需要大量的隐节点,导致隐含层输出矩阵维数高且存在高度共线性,用现有的Moore-Penrose广义逆算法求取隐含层输出矩阵与待测性质间的回归模型往往会存在病态问题。基于ELM建立光谱波长变量与性质之间的回归模型,提出以ELM模型隐含层输出矩阵作为新的变量,采用作者最新提出的基于变量投影重要性的改进叠加PLS算法(stacked partial least squares regression algorithm based on variable importance in the projection,VIP-SPLS),建立新变量与待测性质间的回归模型。VIP-SPLS算法充分利用了每个隐节点的输出信息,能有效解决高维共线性问题,同时具有模型集成的优点,从而改进了ELM模型的性能。将提出的改进ELM算法(improved ELM,iELM)应用于标准近红外光谱数据集,结果表明iELM模型的精度相对于现有的PLS模型和ELM模型分别显著提升了29.06%和27.47%。
【作者单位】： 浙江大学工业控制技术国家重点实验室;
【关键词】： 近红外光谱 光谱定量分析 回归模型 极限学习机(ELM) 偏最小二乘(PLS) 变量投影重要性(VIP)
【基金】：国家(973计划)项目(2012CB720500) 国家自然科学基金项目(61590925,U1509211)资助
【分类号】：O657.33
【正文快照】： 引言过去的数十年内近红外光谱分析技术已经广泛应用于食品、制药、石化等领域[1-5],原因是其具有快速、无损、无需或只需极少样本预处理等突出优点。然而近红外光谱分析技术只能作为一种间接分析技术,这是由于近红外光谱往往存在背景漂移、噪声干扰严重、谱带高度重叠以及信

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本文编号：876410