Agritrop
Accueil

Local partial least squares based on global PLS scores

Shen Guanghui, Lesnoff Matthieu, Baeten Vincent, Dardenne Pierre, Davrieux Fabrice, Ceballos Hernan, Belalcazar John, Dufour Dominique, Yang Zengling, Han Lujia, Fernandez Pierna Juan Antonio. 2019. Local partial least squares based on global PLS scores. Journal of Chemometrics, 33 (5):e3117, 12 p.

Article de revue ; Article de recherche ; Article de revue à facteur d'impact
[img] Version Online first - Anglais
Accès réservé aux personnels Cirad
Utilisation soumise à autorisation de l'auteur ou du Cirad.
shen lesnoff et al_j_chem_2017 local.pdf

Télécharger (1MB) | Demander une copie
[img] Version publiée - Anglais
Accès réservé aux personnels Cirad
Utilisation soumise à autorisation de l'auteur ou du Cirad.
Shen_et_al-2019-Journal_of_Chemometrics.pdf

Télécharger (1MB) | Demander une copie

Quartile : Q2, Sujet : STATISTICS & PROBABILITY / Quartile : Q2, Sujet : MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS / Quartile : Q3, Sujet : INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION / Quartile : Q3, Sujet : COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE / Quartile : Q3, Sujet : AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS / Quartile : Q3, Sujet : CHEMISTRY, ANALYTICAL

Résumé : A local‐based method for near‐infrared spectroscopy predictions, the local partial least squares regression on global PLS scores (LPLS‐S), is proposed in this work and compared with the usual local PLS (LPLS) regression approach. LPLS‐S is based on the idea of replacing the original spectra with a global PLS score matrix before using the usual LPLS. This is done with the aim of increasing the speed of the calculations, which can be an important parameter for online applications in particular, especially when implemented on large databases. In this study, the performance of the two local approaches was compared in terms of efficiency and speed. It could be concluded that the root‐mean‐square error of prediction of LPLS and LPLS‐S were 1.1962 and 1.1602, respectively, but the calculation speed for LPLS‐S was more than 20 times faster than for the LPLS algorithm.

Mots-clés Agrovoc : spectroscopie infrarouge, technologie alimentaire, technique analytique, qualité des aliments, manioc, Manihot esculenta

Mots-clés géographiques Agrovoc : Colombie

Mots-clés libres : Local calibration, Nearinfrared spectroscopy, Partial least squares, Running speed

Classification Agris : Q01 - Sciences et technologies alimentaires - Considérations générales
U30 - Méthodes de recherche

Champ stratégique Cirad : CTS 3 (2019-) - Systèmes alimentaires

Auteurs et affiliations

  • Shen Guanghui, CAU [China Agricultural University] (CHN)
  • Lesnoff Matthieu, CIRAD-ES-UMR SELMET (FRA) ORCID: 0000-0002-5205-9763
  • Baeten Vincent, CRA-W (BEL)
  • Dardenne Pierre, CRA-W (BEL)
  • Davrieux Fabrice, CIRAD-PERSYST-UMR Qualisud (REU)
  • Ceballos Hernan, CIAT (COL)
  • Belalcazar John, CIAT (COL)
  • Dufour Dominique, CIRAD-PERSYST-UMR Qualisud (FRA) ORCID: 0000-0002-7794-8671
  • Yang Zengling, CAU [China Agricultural University] (CHN)
  • Han Lujia, CAU [China Agricultural University] (CHN)
  • Fernandez Pierna Juan Antonio, CRA-W (BEL) - auteur correspondant

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/592406/)

Voir la notice (accès réservé à Agritrop) Voir la notice (accès réservé à Agritrop)

[ Page générée et mise en cache le 2024-11-18 ]