变化模式分解展开的极端学习机器,用于复杂样本的光谱定量分析
Liangliang Shen1, Jiajing Zhao2, Deyun Wu1
1School of Chemical Engineering and Technology, Tiangong University, Tianjin 300387, PR China.
一个新的VMD-UELM模型结合了变化模式分解 (VMD) 和极端学习机器 (ELM) 来进行准确的光谱定量分析. 这种方法有效地分析复杂的样本,如血液和燃料油.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 化学测量 化学测量 化学测量
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 光谱定量分析对于复杂的样本表征至关重要.
- 传统方法可能面临复杂的光谱数据的挑战.
- 变化模式分解 (VMD) 和极端学习机器 (ELM) 提供先进的分解和建模功能.
研究的目的:
- 引入一种新的回归模型,变化模式分解展开的极端学习机器 (VMD-UELM),用于增强的光谱定量分析.
- 整合VMD用于信号分解和ELM用于数据建模的优势.
主要方法:
- 使用VMD,Spectra被分解成模式组件 (uk).
- 然后将这些模式组件展开成一个扩展矩阵.
- 通过将ELM应用到展开的矩阵和目标值来建立定量模型.
主要成果:
- VMD-UELM模型的效率在血红蛋白,芳香物和Panax notoginseng (PN) 的数据集上得到了验证.
- 使用血液,燃料油和伪造的草本样本来评估性能.
- VMD-UELM表现出与部分最小方程 (PLS) 和独立ELM等既有方法相比具有可比或优越的性能.
结论:
- VMD-UELM是一种有效和高效的方法,用于复杂样本的光谱定量分析.
- 混合VMD-ELM战略为化学计量建模提供了一个强大的框架.
- 这种方法对于需要精确的光谱数据解释的应用具有前景.
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