基于VCPA的混合策略：一种基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略 https://doi.org/10.1016/j.aca.2019.01.022-matlab开发

多元标定中基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略https://doi.org/10.1016/j.aca.2019.01.022 近红外光谱多元分析中的变量选择方法概述https://doi.org/10.1016/j.trac.2019.01.018 在本研究中，我们提出了一种基于变量空间连续收缩的混合变量选择策略，这是变量组合种群分析（VCPA）的核心思想。 基于VCPA的混合策略在第一步中不断地将变量空间从大到小收缩，并在修改后的VCPA的基础上进行优化。 然后，它采用迭代保留信息变量 (IRIV) 和遗传算法 (GA) 在第二步中进行进一步优化。 它充分利用了 VCPA、GA 和 IRIV，弥补了它们在变量数量多时的不足。 三个 NIR 数据集和三个变量选择方法，包括两种广泛使用的方法（竞争性自适应重加权采样、CARS 和遗传算法-区间偏最小二乘法、GA-iPLS）和一种混