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Bayesian optimisation for interval selection in PLS models
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AI
DOI：10.1016/j.chemolab.2025.105541.png)
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摘要
En 中文
• 介绍了一种贝叶斯优化框架用于PLS中的自适应区间选择。
• 该方法用高效、数据驱动的方法替代了穷举网格搜索。
• 同时选择单个或多个区间以提高模型性能。
• 在真实近红外（NIR）数据集上，相比全谱和逐步iPLS模型，实现了具有竞争力或更优的性能。
• 蒙特卡罗研究证实了算法的鲁棒性和高效收敛性。
期刊
IF:
3.8
论文数:
4.6K
被引数:
1.2W
机构
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