《表2 甘油三酯浓度预测结果分析》

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《混合整体趋势扩散的虚拟样本构建及其血液光谱分析应用》

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图9中的原训练样本和不同方法建立的新训练样本的分布情况可进一步看出MD-MTD方法中心周围的样本扩充较多，边界样本较少。而图9（c）中则可看出在AD-MTD的基础上结合MD-MTD增加的虚拟样本后得到的Hybrid-MTD可改善信息分布的完整性。同样，在填充虚拟样本后的样本空间建立PLS回归预测模型进行甘油三酯的定量分析。基于Hybrid-MTD填充虚拟样本后样本集对应的PLS回归预测模型的预测值与实际参考值的关系如图10所示。其最终甘油三酯浓度预测结果如表2所示。