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偏最小二乘变量筛选法在毒品来源分析中的应用
被引量:
8
1
作者
朱尔一
林燕
庄赞勇
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期973-977,共5页
提出了一种新的偏最小二乘变量筛选方法,该方法利用PLS回归建模过程中的一些信息,删除一部分冗余的或对建模影响不大的变量来简化、优化预报模型。用此方法结合变量扩维方法处理云南昆明、思茅、西双版纳3个来源地缴获的244个海洛因样本...
提出了一种新的偏最小二乘变量筛选方法,该方法利用PLS回归建模过程中的一些信息,删除一部分冗余的或对建模影响不大的变量来简化、优化预报模型。用此方法结合变量扩维方法处理云南昆明、思茅、西双版纳3个来源地缴获的244个海洛因样本的ICP-MS数据时,与传统的算法比较,模型的判别准确率得到大大提高,达到95%以上。且所得到的模型含变量少,很容易分析或解释各变量对模型的影响。因此该方法可用于对毒品来源有效的识别或鉴定。
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关键词
偏最小二乘
变量筛选
毒品来源分析
分类模型
下载PDF
职称材料
题名
偏最小二乘变量筛选法在毒品来源分析中的应用
被引量:
8
1
作者
朱尔一
林燕
庄赞勇
机构
厦门大学化学化工学院现代分析科学教育部重点实验室
出处
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期973-977,共5页
基金
福建省自然科学基金资助项目(NoZ0513003)
文摘
提出了一种新的偏最小二乘变量筛选方法,该方法利用PLS回归建模过程中的一些信息,删除一部分冗余的或对建模影响不大的变量来简化、优化预报模型。用此方法结合变量扩维方法处理云南昆明、思茅、西双版纳3个来源地缴获的244个海洛因样本的ICP-MS数据时,与传统的算法比较,模型的判别准确率得到大大提高,达到95%以上。且所得到的模型含变量少,很容易分析或解释各变量对模型的影响。因此该方法可用于对毒品来源有效的识别或鉴定。
关键词
偏最小二乘
变量筛选
毒品来源分析
分类模型
Keywords
Partial least squares, variable selection, drug source analysis, classification model
分类号
R99 [医药卫生—毒理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘变量筛选法在毒品来源分析中的应用
朱尔一
林燕
庄赞勇
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
8
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职称材料
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参考文献
引证文献
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