局部加权回归中距离测量新方法

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作者：scidown 发布时间：2021-05-26 21:37:09 文章标题：

局部加权回归中距离测量新方法( New approach for distance measurement in locally weighted regression )

文章作者：

Z Wang T Isaksson BR Kowalski

文章简述：

本文提出了一种新的局部加权回归(LWR2)距离测量方法，它通过平衡化学空间和光谱空间的信息来实现。将新方法(LWR2)与普通的局部加权回归方法(LWR)、另一种改进的LWR方法(LWR1)以及线性校正方法主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)进行了比较。模拟研究了化学和光谱空间中的噪声如何影响LWR2方法相对于原始LWR的预测能力和稳定性。仿真结果表明,LWR2方法具有较强的鲁棒性,在化学空间和光谱空间均存在噪声的情况下都能保持较好的预测能力。三个食品近红外透过率(NIT)数据集和一个田口气体传感器阵列数据集进一步用于测试LWR2。前三个数据集分别基于103个肉类样品中水浓度、100个均质牛肉样品中脂肪浓度和94个均质牛肉样品中温度的扩散NIT测量。最后一组数据是基于8个田口气体传感器对100个样品中甲苯和苯的双组分混合物的测量。与普通LWR相比，LWR2的预测误差提高了52%。

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