基于变量重要度指数和FT－IR光谱的食用油分类研究

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摘要： 在对变量数远大于样本数的红外/近红外光谱数据进行分析时，经常需要对变量进行筛选或降维，为此提出了基于变量重要度指数的离散粒子群优化算法，并应用于五种食用油的偏最小二乘判别分析。变量的重要度指数为偏最小二乘回归系数和光谱纯度的乘积。在粒子群优化算法的初始化阶段引入变量重要度指数，利用轮盘赌算法增大选中重要度大的变量的概率，并且不减少种群的随机性。（剩余9640字）

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