[发明专利]近红外光谱建模样本的选择方法

摘要

本发明涉及一种近红外光谱建模样本的选择方法，在调和过程中，当新的汽油样本的近红外光谱获取后，利用相似距离从已有汽油样本光谱库中选择若干相似样本建立初始训练集；利用主成分分析法对上述训练集降维并确定最佳主成分数，然后利用T2统计的方法剔除奇异点，最后确立训练样本集。训练样本集确定之后，就可以采用适当的建模方法建立近红外模型对汽油样本进行定量分析。由于该发明将Hotelling T2统计量引入了训练样本集的选择中，有效地减少了单纯由相似距离选择样本带来的奇异点，提高了近红外模型的精度与鲁棒性。此外，由于该发明可以实时选择样本建立训练集，给在线建模提供了依据，有利于改变汽油调和过程中近红外模型难以实时更新的现状。

主权项

一种近红外光谱建模样本的选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取汽油样品的近红外光谱，建立样本库；步骤二：计算待测样本的近红外光谱与样本库中所有光谱样本的相似距离，根据预设的相似性距离阈值从样本库中选择样本建立初始训练集；步骤三：采用主成分分析结合Hotelling T2统计的方法，计算初始训练集中每个样本的T2统计量，根据预设的T2统计量阈值，剔除步骤二中所得初始训练集中的奇异点，确定训练集。