CARS光谱特征提取

资 源 简 介

CARS光谱特征提取

详 情 说 明

CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling）是一种用于光谱特征波长提取的智能算法，它结合了PLS（偏最小二乘回归）的优势，能够有效筛选出对目标变量最具解释性的波长。该算法通过模拟达尔文进化论中的"适者生存"原理，实现波长变量的动态筛选。

CARS算法的核心思想是采用自适应重加权采样技术，通过以下步骤实现特征波长选择：首先采用蒙特卡洛采样建立PLS模型，然后基于回归系数评估各波长的重要性，通过指数衰减函数逐步淘汰不重要的波长变量，最后根据交叉验证选择最优波长组合。

与传统的全波段建模相比，CARS算法具有三大优势：能显著降低数据维度提高计算效率；消除冗余信息提升模型预测精度；增强模型的解释性，便于分析关键光谱特征。这种方法特别适合处理高维光谱数据，如近红外光谱分析等场景。