[发明专利]基于偏最小二乘的变量选择方法有效
| 申请号： | 201210427974.9 | 申请日： | 2012-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN102930158A | 公开（公告）日： | 2013-02-13 |
| 发明（设计）人： | 尹珅;卫作龙;王光;高会军;刘方舟 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 牟永林 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于偏最小二乘的变量选择方法，涉及基于偏最小二乘的变量选择方法。它为了解决目前的变量选择方法存在的预测能力差，无法提高预测性能的问题。基于偏最小二乘的变量选择方法为：对待分析变量进行预处理，获取标准化变量集；根据标准化变量集计算回归向量，所述的回归向量的各元素表示相应的输入变量对于输出的贡献率，所述的贡献率的排序顺序为依次减小的顺序；根据回归向量的贡献率的排序顺序对输入变量进行排序，获取输入变量序列Xior；对输入变量序列Xior中的所有输入变量进行相关性检验；对输入变量选择计算获取回归系数。本发明应用于钢铁、锅炉、化工、制药等诸多领域的过程控制系统中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最小 变量 选择 方法 | ||
【主权项】：
基于偏最小二乘的变量选择方法，其特征在于，它包括下述步骤：步骤一、对待分析变量进行预处理，获取标准化变量集；步骤二、根据标准化变量集计算回归向量，所述的回归向量的各元素表示相应的输入变量对于输出的贡献率，所述的贡献率的排序顺序为依次减小的顺序；步骤三、根据回归向量的贡献率的排序顺序对输入变量进行排序，获取输入变量序列Xior；步骤四、对输入变量序列Xior中的所有输入变量进行相关性检验；步骤五、对输入变量选择计算获取回归系数。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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