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---- 注：sMC-PLS 方法对 PLS 模型的质量很敏感。 质量差的 PLS 模型可能包含大量不相关的数据变化，这些变化会影响 sMC 的变量选择。 因此，强烈建议将 sMC 与 WRT-PLS 结合使用，以对所有组件的模型进行质量评估。 WRT-PLS 的 Matlab 代码如下。 https://nl.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63441-wrtpls--selection-of-the-number-of-components-in-pls-partial-least-squares ------ [1] DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2014.08.005 TN Tran、NL Afanador、LMC Buydens、L. Blanchet，具有显着性多元相关

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统计学t检验结合引入的变量筛选方法―遗传算法一偏最小二乘法(GAPLS )对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机(SVM)模型的留一法交叉验证结果为95.26%．结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法．

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动态和非线性RPLS模型 动态过程模型 贺敏(太原理工大学) 用于自适应数据建模的递归偏最小二乘法介绍 2016年4月16日 一种典型的动态模型是自回归模型(ARX): 其中y，u，v是过程中的输出、输入和噪音。 和 是确定好的模型系数矩阵， 和 是输出和输入的时间延时值(time lags for the output and input) 动态和非线性RPLS模型 (18) *

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