【摘要】光谱技术在移动互联时代获得飞速发展,但是光谱数据往往存在高维数、多样性等特点,如何对这些复杂多变的光谱数据进行高效分析迫在眉睫.在光谱分析中,变量筛选占有重要地位,可有效降低光谱维度,并显著提升光谱分析的精度和可靠性.本文发展了一种基于平均影响值-支持向量机(mean impact value-support vector machines,MIV-SVM)的非线性变量筛选方法,同时兼顾样本分布和非线性因素对变量筛选的影响,有望大幅度提升光谱数据的处理效率.MIV算法有机结合了SVM,采取迭代策略以实现边建模边变量筛选的目的,高效避免了非线性模型对样本分布的干扰.为验证算法的有效性,将
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