近红外光谱分析 提取相关信息建立可靠的模型

资 源 简 介

近红外光谱分析中要从复杂的信息中有效地提取相关信息建立可靠的模型，选择的训练集要具有较好的代表性。目前．样本的选择方法主要包括random sampling(RS)，Kennard—Stone(KS)．sample set partitioning based on joint x-y distance(SPXY)等方法 。

详 情 说 明

在近红外光谱分析领域，有效地从复杂信息中提取相关信息并建立可靠的模型是非常重要的。在选择训练集时，需要考虑样本的代表性。目前，有多种方法可供选择，其中包括随机抽样（RS）、Kennard-Stone（KS）和基于联合x-y距离的样本集分割（SPXY）等方法。除此之外，还有一些其他的方法，如克隆算法、聚类抽样、遗传算法等。这些方法都有各自的优缺点，需要根据具体情况进行选择。例如，随机抽样方法简单易行，但可能会导致样本的不均衡问题；而KS方法可以确保样本空间的均匀分布，但会消耗更多的计算资源。因此，在选择样本选择方法时，需要综合考虑多种因素，以得出最合适的方法。