互信息诱导子空间集成偏最小二乘在近红外光谱定量校正中的应用

在集成框架下,提出了一种联合自助采样和基于互信息变量选择的子空间回归集成偏最小二乘算法MISEPLS。此算法的核心是通过训练集自助采样和随后计算互信息的方式来引入成员模型的差异性。由于互信息量小于一个特定阈值的变量被淘汰,每个成员模型在原始变量的一个子空间得到训练。模型融合考虑了简单平均和加权平均两种方式。通过两个近红外光谱定量校正实验,与建立单模型的全谱偏最小二乘算法(PLS)和基于互信息变量选择的偏最小二乘算法(MIPLS)进行了比较。结果表明,在不增加模型复杂度的情况下,MISEPLS能建立起更精确、更稳健的校正模型。