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一種近紅外光譜的變量選擇方法、化學(xué)成分檢測方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備與流程

文檔序號(hào):40523156發(fā)布日期:2024-12-31 13:32閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,該方法包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,對(duì)所述新權(quán)重中的離群值進(jìn)行懲罰處理的方式為:將所述離群值乘小于1的懲罰因子。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,所述離群值通過四分位距法對(duì)所述新權(quán)重檢測得到:當(dāng)所述新權(quán)重大于upper或小于lower時(shí),認(rèn)為該新權(quán)重為離群值;upper和lower根據(jù)下式得到:

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,所述離群值為經(jīng)均值化處理后的所述新權(quán)重中的離群值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,所述近紅外光譜變量數(shù)據(jù)為去除變異系數(shù)大于變異系數(shù)閾值的變量后的近紅外光譜變量數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,s2中得到n個(gè)互不相同的變量子集的方式為:在光譜變量空間進(jìn)行n次有放回的均勻采樣,并去除各變量子集內(nèi)部的重復(fù)變量。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,變量子集中的變量數(shù)目滿足的要求為:變量子集中的變量數(shù)目為1。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,根據(jù)所述回歸模型的回歸系數(shù)得到各變量的新權(quán)重的方式為:根據(jù)較優(yōu)回歸模型的回歸系數(shù)得到各變量的新權(quán)重;所述較優(yōu)回歸模型為各回歸模型中評(píng)估指標(biāo)較好的回歸模型。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,所述較優(yōu)回歸模型根據(jù)以下方式得到:按照設(shè)定比例選擇所述評(píng)估指標(biāo)較好的回歸模型作為較優(yōu)回歸模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求1或8或9所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,所述回歸模型為偏最小二乘回歸模型。

11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近紅外光譜的變量選擇方法,其特征在于,所述新權(quán)重的計(jì)算公式為:

12.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括處理器,其特征在于,所述處理器用于執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~11任意一項(xiàng)所述的近紅外光譜的變量選擇方法的步驟。

13.一種近紅外光譜的化學(xué)成分檢測方法,該方法包括:獲取待測樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù);根據(jù)目標(biāo)化學(xué)成分在所述待測樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)中選擇光譜變量,將選擇的光譜變量輸入到訓(xùn)練好的預(yù)測模型得到所述目標(biāo)化學(xué)成分的含量數(shù)據(jù),其特征在于,根據(jù)目標(biāo)化學(xué)成分在所述待測樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)中選擇光譜變量的方法包括:

14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的近紅外光譜的化學(xué)成分檢測方法,其特征在于,對(duì)所述新權(quán)重中的離群值進(jìn)行懲罰處理的方式為:將所述離群值乘小于1的懲罰因子。

15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的近紅外光譜的化學(xué)成分檢測方法,其特征在于,所述離群值通過四分位距法對(duì)所述新權(quán)重檢測得到:當(dāng)所述新權(quán)重大于upper或小于lower時(shí),認(rèn)為該新權(quán)重為離群值;upper和lower根據(jù)下式得到:

16.根據(jù)權(quán)利要求13或14或15所述的近紅外光譜的化學(xué)成分檢測方法,其特征在于,所述離群值為經(jīng)均值化處理后的所述新權(quán)重中的離群值。

17.根據(jù)權(quán)利要求13所述的近紅外光譜的化學(xué)成分檢測方法,其特征在于,所述近紅外光譜數(shù)據(jù)為去除變異系數(shù)大于變異系數(shù)閾值的變量后的近紅外光譜數(shù)據(jù)。

18.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括處理器,其特征在于,所述處理器用于執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求13~17任意一項(xiàng)所述的近紅外光譜的化學(xué)成分檢測方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于近紅外光譜技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種近紅外光譜的變量選擇方法、化學(xué)成分檢測方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備。本發(fā)明通過對(duì)極端權(quán)重進(jìn)行懲罰,避免某個(gè)變量出現(xiàn)過高權(quán)重,使得有價(jià)值的低權(quán)重變量組合受到影響而被剔除出去,兼顧了變量組合效應(yīng),顯著提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的變量選擇方法對(duì)某些變量賦予過高權(quán)重,忽略了光譜數(shù)據(jù)中連續(xù)變量之間的高度相關(guān)性導(dǎo)致模型預(yù)測性能較低的技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員:趙樂,李蓓蓓,李雯婷,郭軍偉,劉雨,宛然,楊松,王聰,王洪波,聶聰
受保護(hù)的技術(shù)使用者:中國煙草總公司鄭州煙草研究院
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/30
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