![](/images/graphics-bg.png)
Nonlinear Regression with High-Dimensional Space Mapping for Blood Component Spectral Quantitative Analysis
المؤلفون المشاركون
Zhou, Yan
Cao, Hui
Zhang, Yanbin
Zhang, Shiliang
Ma, Xiaoyan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate and fast determination of blood component concentration is very essential for the efficient diagnosis of patients.
This paper proposes a nonlinear regression method with high-dimensional space mapping for blood component spectral quantitative analysis.
Kernels are introduced to map the input data into high-dimensional space for nonlinear regression.
As the most famous kernel, Gaussian kernel is usually adopted by researchers.
More kernels need to be studied for each kernel describes its own high-dimensional feature space mapping which affects regression performance.
In this paper, eight kernels are used to discuss the influence of different space mapping to the blood component spectral quantitative analysis.
Each kernel and corresponding parameters are assessed to build the optimal regression model.
The proposed method is conducted on a real blood spectral data obtained from the uric acid determination.
Results verify that the prediction errors of proposed models are more precise than the ones obtained by linear models.
Support vector regression (SVR) provides better performance than partial least square (PLS) when combined with kernels.
The local kernels are recommended according to the blood spectral data features.
SVR with inverse multiquadric kernel has the best predictive performance that can be used for blood component spectral quantitative analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ma, Xiaoyan& Zhang, Yanbin& Cao, Hui& Zhang, Shiliang& Zhou, Yan. 2018. Nonlinear Regression with High-Dimensional Space Mapping for Blood Component Spectral Quantitative Analysis. Journal of Spectroscopy،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202449
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ma, Xiaoyan…[et al.]. Nonlinear Regression with High-Dimensional Space Mapping for Blood Component Spectral Quantitative Analysis. Journal of Spectroscopy No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202449
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ma, Xiaoyan& Zhang, Yanbin& Cao, Hui& Zhang, Shiliang& Zhou, Yan. Nonlinear Regression with High-Dimensional Space Mapping for Blood Component Spectral Quantitative Analysis. Journal of Spectroscopy. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202449
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202449
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)