O-PLS在近红外无创人体血糖浓度测量基础研究中的应用

近红外漫反射光谱被认为是无创血糖浓度检测的一种有效方法,但由于被测对象是组织特性复杂 的人体,传统的黑箱建模方法很难从综合的光学信息中分离出糖的变化,从而限制了测量的准确性。文章研 究了集成偏最小二乘建模和正交信号修正预处理方法于一体的回归方法O-PLS对葡萄糖近红外光谱模型的 优化和解释,结果表明O-PLS回归方法能在较大程度上消除无关因素的影响,在简化模型的同时提高了模 型的可解释性。

基于正交信号修正法的BP网络模型及其应用

介绍一种新的多变量数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,提出一种OSC与NIPALS算法结合的O-PLS算法,将该方法用于确定BP网络的基本结构,即确定BP网络的隐层数、节点数及其初始权值,由此建立了O-PLS-BP网络模型。并将它与标准的BP网络模型、PLS-BP网络模型进行比较。仿真结果表明,该算法的拟合和预测效果较好。

L_1范数支持向量机在代谢组学中的应用

代谢组学是关于生物体内源性代谢物质的整体及其变化规律的科学,也是一个数据密集型的研究领域,由此使得模式识别在代谢数据处理中有重要作用.L1范数支持向量机(L1-Norm Support Vector Machines,L1-norm SVMs)作为在模式识别领域中准确、稳健的方法,在代谢组学中的应用较少.该文应用L1-norm SVM方法对小鼠感染血吸虫后的代谢数据进行了分析,分析结果显示L1-norm SVM在聚类与特征选择方面具有优势,并表明它在代谢组学领域的应用有着潜力和前景.