一种基于集成学习的近红外光谱定量建模方法与流程

文档序号:12033191阅读:来源:国知局

技术特征:

技术总结
一种基于集成学习的近红外光谱定量建模方法,包括:确定初始数据集,包含用于建模的校正集和验证的预测集,并对数据进行预处理;将校正集样本按照聚类的策略分成p类,从每类中随机抽取一个样本构成子模型的验证集,余下的部分构成该子模型的校正集;采用选取的定量建模方法对子模型的校正集进行训练,通过模型输出对初始数据集中预测集的预测误差信息进行统计,并获得以预测误差的方差为参数的权函数;重复上述步骤,构建出多个子模型,并对各个子模型按照预测误差的方差加权得到稳健性强的定量校正模型;利用稳健性强的整体定量校正模型结合预测集样本完成定量建模。本发明具有以下优点:使整个模型的输出结果更加接近真实值。

技术研发人员:刘晶;吴跃进;王琦;余立祥;刘斌美;倪晓宇;杨阳;周子军;杨叶;詹玥
受保护的技术使用者:中国科学院合肥物质科学研究院
技术研发日:2017.07.19
技术公布日:2017.10.24
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