一个新的四线性分解算法及其应用

作者：康超; 吴海龙; 于永杰; 刘亚娟; 邵圣枝; 俞汝勤

来源：第十一届全国计算（机）化学学术会议, 中国甘肃兰州, 2011-08-05.

• 不对称自加权交替四线性分解
• 四维校正
• 四维平行因子分析
• 化学计量学

在本工作中,提出了用于四维校正的一个新的四线性分解算法,称为不对称自加权交替四线性分解(ASWAQLD)算法。该算法从自加权交替三线性分解(SWATLD)算法中继承了自加权的理念,同时又在四线性分解过程中引入了不对称的策略。测试结果表明ASWAQLD算法具有快速收敛和对模型中过多的预估组分数不敏感的特性。由于其独特的优化策略,该算法比四维平行因子分析算法更高效。具体的说,当计算中所用的因子数变化时(只要不小于真实的因子数),SAWAQLD算法的性能很稳定。这样一个特性将会简化四维数阵的分析,因为它不再需要像四维平行因子分析算法那样花费很多时间和精力去准确地测定体系中合适的因子数。另外,实验数据和模拟数据的分析结果均表明,ASWAQLD算法不仅具有"二阶优势",并且,即使在高共线性体系中也可以提供令人满意的结果。

• 单位
  化学生物传感与计量学国家重点实验室; 湖南大学