无信息变量选择(UVE)波长筛选算法--基于OpenSA开源库实现
2022年4月13日 · 提供常见的uve、cars、spa、lars、pca等波长筛选算法，并进行了相应的封装，使用者仅需要改变名字，即可选择对应的光谱波长筛选算法，满足论文快速复现、算法快速 …
光谱特征选择---非信息变量剔除UVE - CSDN博客
2022年5月21日 · 作为光谱分析的经典算法之一，非信息变量剔除（Uninformative Variables Elimination, UVE）自1996年提出后一直被广泛应用于光谱分析领域，至今相关的研究论文都在 …
UVE算法在光谱特征选择中的应用与示例,-CSDN博客
2024年4月18日 · 光谱特征uve算法是一种通过波长范围内的光谱数据来识别和分析物质成分的方法。 该 算法 利用了不同物质在特定波长下吸收或发射光线的特征，通过对 光谱数据 进行处理 …
GitHub - FuSiry/OpenSA: Aiming at the common training datsets …
样本划分模块提供随机划分、SPXY划分、KS划分三种数据集划分方法，光谱预处理模块提供常见光谱预处理，波长筛选模块提供Spa、Cars、Lars、Uve、Pca等特征降维方法，分析模块由 …
An ensemble of Monte Carlo uninformative variable elimination …
2008年4月7日 · The proposed algorithm introduces Monte Carlo (MC) strategy to uninformative variable elimination-PLS (UVE-PLS) instead of leave-one-out strategy for estimating the …
基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见.PDF
2018年11月16日 · 实 验采用 Kennard Stone算法选取 150个样本作为建模集 , 50个样本作为预测集 ,通过 UVE SPA 优选了数值分别为 392、431、517、551、595、627、676、734、760 …
无信息变量选择(UVE)波长筛选算法--基于OpenSA开源库实现_特征 …
2022年11月17日 · 本文介绍了如何使用OpenSA库进行光谱波长筛选，特别是无信息变量选择(UVE)算法。OpenSA提供多种预处理方法，包括UVE、Cars、SPA、LARS和PCA等。通过 …
基于MC－UVE－VIP两步波长筛选实现近红外光谱模型的无标样传递
2023年2月28日 · 该文将蒙特卡洛－无变量信息消除（mc－uve）算法和变量重要性投影（vip）算法结合，挑选出重要、有信息的波长变量，建立了mc－uve－vip两步波长筛选方法。
MATLAB教程：光学光谱波段选择与无信息变量消除 - CSDN文库
2024年11月29日 · 无信息变量消除（uve）是一种用于提取有用信息，消除冗余信息的技术。uve方法通过对光谱数据中的变量（波段）进行评估，能够识别并剔除那些对模型预测贡献较 …
无信息变量消除，用于连续投影算法对光谱多变量选择的改进，具 …
对可见光和短波近红外（vis-snir）光谱进行了案例研究，以快速无损测定干紫菜中的蛋白质含量。根据spa，uve pls和uve的选定变量，使用三种校准算法，即多元线性回归（mlr），偏最小二 …