基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法(英文)

在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两者组合策略的光谱特征波段选择方法(FB-iPLS)。在光谱分段的基础上,既利用FiPLS选取有用波段,同时利用BiPLS删除无用波段,来交互执行特征变量的选择与删除,对目标特征波段进行双向选择,用于提高模型的稳健性。用该方法建立水中乙醇含量的定量预测模型,并与FiPLS和BiPLS算法对比。由于光谱分段大小会对模型的结果有影响,该实验还考查这三种方法在不同光谱分段处的结果。在光谱划分60段时,提出的FB-iPLS方法取得最佳预测性能,其校正集与验证集相关系数r分别为0.967 7,0.967 0,交互验证均方根误差RMSECV分别为0.088 8,0.057 1。与FiPLS和BiPLS相比,该方法无论在不同光谱分段区间还是在各自最优与最差分段处,模型的整体预测性能都有所提高。实验结果表明,提出的方法能改善BiPLS与FiPLS贪婪搜索的特性,对特征波段的选取更高效、更具代表性,能进一步提高模型的预测性能。

七例FIPL1-PDGFRα阴性高嗜酸性粒细胞综合征临床分析

目的探讨FIPL1-PDGFRα阴性高嗜酸性粒细胞综合征患者的临床特征。方法对7例FIPL1-PDGFRα阴性高嗜酸性粒细胞综合征患者的病史、临床表现和实验室检查结果以及治疗进行综合分析。结果FIPL1-PDGFRα阴性高嗜酸性粒细胞综合征的诊断需要排除反应性和继发性因素，分为克隆性和特发性。临床表现为外周血嗜酸性粒细胞增高和受累器官相应症状。以激素作为一线治疗。结论不明原因嗜酸性粒细胞明显升高伴个或多个器官损害的患者应警惕高嗜酸性粒细胞综合征。FIPL1-PDGFRα阴性的高嗜酸性粒细胞综合征足量使用激素可取得较好疗效。