公开(公告)号：CN105372198A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510710525.9

申请日：2015-10-28

Applicant: 中北大学

Inventor： 陈媛媛 ,  景宁 ,  李墅娜 ,  张瑞 ,  李晋华 ,  王芳 ,  吕润发 ,  李珊 ,  刘璐 ,  王志斌

IPC: G01N21/35 ,  G01N21/359

CPC classification number: G01N21/35 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明涉及红外光谱技术领域，更具体而言，涉及一种基于集成L1正则化的红外光谱波长选择方法，是一种利用集成学习思想的红外光谱波长选择方法；提供一种基于集成L1正则化的红外光谱波长选择方法，首先利用Bootstrap抽样方法生成若干个子数据集，其次针对每个子数据集采用无信息变量消除法进行预处理，然后利用L1正则化方法对每个子数据集进行特征选择，将特征选择问题转换为稀疏优化问题并进行计算，最后采用投票法对各个子数据集的波长选择结果进行集成，从而筛选出最佳的特征波长组合；本发明主要应用在红外光谱方面。

公开(公告)号：CN105372198B

公开(公告)日：2019-04-30

申请号：CN201510710525.9

申请日：2015-10-28

Applicant: 中北大学

Inventor： 陈媛媛 ,  景宁 ,  李墅娜 ,  张瑞 ,  李晋华 ,  王芳 ,  吕润发 ,  李珊 ,  刘璐 ,  王志斌

IPC: G01N21/35 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明涉及红外光谱技术领域，更具体而言，涉及一种基于集成L1正则化的红外光谱波长选择方法，是一种利用集成学习思想的红外光谱波长选择方法；提供一种基于集成L1正则化的红外光谱波长选择方法，首先利用Bootstrap抽样方法生成若干个子数据集，其次针对每个子数据集采用无信息变量消除法进行预处理，然后利用L1正则化方法对每个子数据集进行特征选择，将特征选择问题转换为稀疏优化问题并进行计算，最后采用投票法对各个子数据集的波长选择结果进行集成，从而筛选出最佳的特征波长组合；本发明主要应用在红外光谱方面。