近红外光谱特征波长选择方法IVSO介绍

近红外光谱特征波长选择方法IVSO介绍

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本文档提供了关于近红外光谱特征波长选择方法IVSO（Iteratively Variable Subset Optimization）的资源文件下载。该方法由云永欢等研究人员基于偏最小二乘（PLS）回归系数理论提出，旨在优化变量选择策略。

方法简介

IVSO策略主要利用自标度数据的特性，在每个子模型中规范化回归系数，消除其对变量选择的影响。迭代过程中，通过对子模型中各变量的回归系数求和，评估其重要性水平。此外，该方法采用加权二元矩阵抽样（WBMS）和序贯加法两步法，以竞争方式逐步、温和地消除非信息变量，降低重要变量丢失的风险。

特点

1. 规范化回归系数：消除变量选择中的影响，提高选择准确性。
2. 加权二元矩阵抽样（WBMS）：优化变量选择，降低重要变量丢失风险。
3. 序贯加法两步法：竞争性消除非信息变量，实现变量选择的优化。

注意事项

在使用IVSO方法时，需注意以下事项：

1. 交叉验证产生的潜在变量数量对回归系数有较大影响，需根据实际情况调整。
2. 本方法适用于自标度数据，对于其他类型的数据可能需要进一步改进。

通过本文档提供的资源文件，您可以详细了解IVSO方法的实现和具体应用，为您的相关研究提供参考。

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