[发明专利]一种基于信息融合的多元校正方法

权利要求书

1.一种基于信息融合的多元校正方法，该方法如下：

(一)建立模型：

因变量矩阵Yc为p_c行m列；表示：共p_c个样本，每个样本有m个因变量；

自变量矩阵Xc为p_c行q列；表示：共p_c个样本，每个样本有q个通道测量结果；

因变量矩阵Yv为p_v行m列；自变量矩阵Xv为p_v行q列；

未知样本自变量x_u为q元行向量；

其中，所述自变量为光谱，因变量为组分值；

其特征在于：

1)确定使用的K个多元校正算法；

2)利用各个多元校正算法对自变量矩阵Xc、因变量矩阵Yc建模，获得K个预测模型；

3)分别利用各个预测模型作用于自变量矩阵Xv，得到第i个因变量的预测列向量y_pvk，其中i＝1,2,3,…,m；并计算第k个预测模型第i个因变量的预测误差向量，其中k＝1,2,…,K；

e_k＝y_pvk-y_vi (1)

其中，y_pvk为第k个预测模型对第i个因变量的预测结果，其中k＝1,2,…,K；y_vi为矩阵Yv的第i列向量，即因变量矩阵Yv的第i列；e_k为第k个预测模型的预测误差向量；

4)将该预测误差向量组成p_v行K列矩阵e

e＝[e₁ e₂…e_K] (2)

5)计算该矩阵e的自相关矩阵R

式中，上标T表示矩阵转置；

6)计算列向量w_i

式中，a为K元的行向量，且每个元素都为1，a＝[1,1,…,1]；

(二)预测：

7)分别以K个预测模型作用于未知样本自变量x_u，得组分i的预测结果y_uk，其中k＝1,2,…,K；并组成向量y＝[y_u1,y_u2,…,y_uK]^T；

计算融合预测结果