Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法-豆柴文库

Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法.docx

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Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法 Abstract: Ensemble-SISPLS(SequentialImportanceSamplingPartialLeastSquares)isafeatureselectionmethodthatcombinesEnsembleLearningandPartialLeastSquares(PLS)regressionfornear-infrared(NIR)spectraldata.Inthispaper,weintroducetheEnsemble-SISPLSmethodandpresentitsapplicationinNIRvariableselection.WecompareEnsemble-SISPLSwithotherwidelyusedvariableselectionmethods,anddemonstrateitseffectivenessinimprovingpredictionperformanceandreducingmodelcomplexity.Furthermore,wediscusstheadvantagesandlimitationsofEnsemble-SISPLS,andproviderecommendationsforitsfuturedevelopmentandapplication. 1.Introduction Near-infraredspectroscopyisapowerfulanalyticaltechniquethathasbeenwidelyusedinvariousfields,suchaspharmaceuticals,foodscience,agriculture,andenvironmentalmonitoring.However,NIRspectraldataoftencontainalargenumberofirrelevantandnoisyvariables,whichcancauseoverfittingandhindertheinterpretationofthemodels.VariableselectionisanimportantpreprocessingstepinNIRdataanalysis,whichaimstoidentifythemostrelevantvariablesthatcontributetotheprediction. 2.Ensemble-SISPLSMethodology TheEnsemble-SISPLSmethodcombinestheadvantagesofEnsembleLearningandPartialLeastSquaresregression.EnsembleLearningisamachinelearningtechniquethatcombinesmultiplemodelstoimprovepredictionaccuracyandstability.PartialLeastSquaresregressionisaregressionmethodthattakesintoaccounttheunderlyingstructurebetweenthevariablesandtheresponsevariable.InEnsemble-SISPLS,multiplePLSmodelsarebuiltusingbootstrappedsamples,andtheimportancescoresofthevariablesarecalculatedbasedontheircontributiontotheensemblepredictions. 3.ApplicationofEnsemble-SISPLSinNIRVariableSelection WecomparedEnsemble-SISPLSwithothercommonlyusedvariableselectionmethods,includingUnivariateSelection,RecursiveFeatureElimination,andGeneticAlgorithm.WeusedadatasetofNIRspectraandcorrespondingchemicalcompositionstoevaluatetheperformanceofthesemethods.TheresultsshowedthatEnsemble-SISPLSoutperformedtheothermethodsintermsofpredictionaccuracyandmodelsimp

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