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偏最小二乘回归算法改进及应用的中期报告.docx

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偏最小二乘回归算法改进及应用的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/3/29 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【偏最小二乘回归算法改进及应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【偏最小二乘回归算法改进及应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。偏最小二乘回归算法改进及应用的中期报告概述:偏最小二乘回归算法是一种常用的数据分析和建模方法,适用于处理高维数据和样本量较小的情况下的回归分析。本项目旨在针对偏最小二乘回归算法进行改进,以提高其模型的精度和鲁棒性,并将其应用于质量控制领域。改进::对于高维数据的情况下,数据可能存在多重共线性问题,为了解决这一问题,引入正则化项可以在一定程度上降低多重共线性的影响,提高模型的鲁棒性。:传统的偏最小二乘回归算法采用经典最小二乘法求解,存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题,通过引入梯度下降等优化算法可以提高算法的效率。应用:本项目将偏最小二乘回归应用于医药质量控制领域,通过对药品的理化指标进行分析建模,预测药品的质量指标,并探索其在制药行业中的应用前景。未来工作:,进一步优化模型的精度和稳定性;,探索偏最小二乘回归在其他领域的应用和作用;,使其能够处理更大规模的数据集。