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翻译样例: 化学计量学非线性偏最小二乘算法进展评述
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作为化学计量学中最有力工具之一的偏最小二乘法(PLS ,又称为隐变量投影法) 是一种多元统计数据分析方法,于1966 年提出并首先应用于社会科学,1979 年开始应用于化学领域,多年来一直受到化学化工工作者的高度重视。由于其有较强的提供信息的能力而成为化学计量学中最受推崇的多变量校正、结构2活性关系(QSAR) 研究、组分2性质关系(QCPR) 研究和过程建模与优化的方法。它与主成分回归相似,但又克服了主成分回归没有利用因变量数据的缺点,同时从自变量矩阵和因变量矩阵中提取偏最小二乘成分,可以有效地降维,并消除自变量间可能存在的复共线关系,明显改善数据结果的可靠性和准确度,因此在化学化工领域中得到了日益广泛的应用。在实际问题中,由实验数据形成的因变量和自变量之间的关系常常不是线性的。

如在分光光度法,Lambert2Beer 定律的线性关系是以单色光和稀溶液为假设前提,并且不考虑吸光溶质分子与邻近分子间的作用,所以实际样品溶液的吸光度和浓度之间就不一定是简单的线性关系,由各种原因所致可能存在复杂的非线性关系。传统的偏最小二乘法仅适用于线性模型,势必在各种实际应用中造成较大偏差。为此,Wold 等5 ,6 将非线性变换(映射) 与偏最小二乘结合,提出了若干种非线性偏最小二乘模型,为采用PLS 方法处理非线性问题作了开创性工作。本文拟以算法发展及其普适性、稳健性和简易性为线索,分类综述几种主要的非线性偏最小二乘(NLPLS) 算法的原理与应用,并作适当的比较,以期对NLPLS 有较为全面的认识,并促进其在化学化工领域中的广泛应用。

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