1.MCR-ALS的算法简介 1.1MCR的主要应用场景以及应用条件 1.2MCR的底层原理以及算法解析 *1.2中的难点解析:证明D=CS^T+E 1.2MCR的底层原理以及算法解析 2.案例分析-A single image data set based on a hyperspectral Roman image of an emusion/拉曼光谱的单个数据矩阵分析 a)确定混合物体系中的纯净物种数(Det...
理解MCR-ALS算法难点在于证明D=CS^T+E。通过高效液相色谱吸收光谱分析示例，假设一次测量中总保留时间为T，n次测量，m种波长，[公式]种纯净物组成体系，假设无误差，定义数据矩阵A，矩阵元素[公式]为第i时刻使用第j号波长测量的混合体系吸光度。根据比尔朗伯定律，可以简化为[公式]和[公式]。定义浓度矩...
http://www.cid.csic.es/homes/rtaqam/tmp/WEB_MCR/download.html，研究明白可以一起交流一下 ...
针对这种情况下的葡萄糖定量分析,首先使用多元曲线分析-交替最小二乘(MCR-ALS)算法将葡萄糖拉曼光谱与发酵液基质光谱分离,然后采用竞争自适应重加权采样(CARS)算法进行降维和偏最小二乘2(PLS)算法进行浓度建模。结果表明使用这种方法建模的预测效果得到明显提高,测试集R由0.86026提升到了0.98031,均方根误差(RMSE)由...
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