蒙特卡罗交互检验在检测近红外数据奇异样本中的应用

摘要：

　　奇异样本(outlier)可分为三类：X outlier.y outlier和modeloutlier.本文采用含有已知outlier的两组近红外数据，分别采用半均值重采样(resampling by half-means，RHM)和基于蒙特卡罗交瓦检验(Monte Carlo Cross Validation，MCCV)的方法(MC方法)检测outlier，然后对去掉outlier后的数据作交互交验和拟合，结果显示出MC方法检测outlier的能力明显优于RHM，检测出的outlier比数据中已知的outlier更合理。

关键词： 蒙特卡罗交互检验 奇异样本 近红外数据

作者: 李洪东 曹东升 许青松 梁逸曾

作者单位: 中南大学化学化工学院中药现代化研究中心，长沙 410083 中南大学数学科学与计算技术学院，长沙，410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第二届近红外光谱学术会议

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 618-622

在线出版日期: 2008-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）