典型文献
基于IFSR异常样本剔除的落叶松木材密度近红外优化模型的研究
文献摘要：
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性.采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响.为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本.该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定.通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性.为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价.同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型.结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度.
文献关键词：
近红外;木材密度;异常值检测;孤立森林算法;支持向量机回归
中图分类号：
作者姓名：
张哲宇;李耀翔;王志远;李春旭
作者机构：
东北林业大学工程技术学院 ,黑龙江 哈尔滨 150040
文献出处：
引用格式：
[1]张哲宇;李耀翔;王志远;李春旭-.基于IFSR异常样本剔除的落叶松木材密度近红外优化模型的研究)[J].光谱学与光谱分析,2022(11):3395-3402
A类：
IFSR,MCCV
B类：
落叶松,松木,木材密度,干缩,抗拉强度,物理性质,物理特性,近红外光谱技术,快速预测,耗费,准确识别,样本集,学生化,影响度,同时检测,强影响,常温下,气干密度,多种方法,特征选择,选择方法,采用标准,态变量,SNV,去趋势,DT,Auto,竞争性自适应重加权算法,CARS,特征波段选择,消除噪声,蒙特卡洛,马氏距离,MD,六种,异常检测方法,方法对比,偏最小二乘,PLS,检测性能,性能评价,粒子群寻优,支持向量机回归,PSO,SVR,BPNN,近红外预测模型,预测能力,奇异,异样,模型精度,异常值检测,孤立森林算法
AB值：
0.33396
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