[发明专利]一种基于结合岭回归和递归特征消除的定量分析方法有效
| 申请号： | 202010135378.8 | 申请日： | 2020-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113340874B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 孙兰香;王国栋;李洋;王金池;丛智博 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G01N21/71 | 分类号： | G01N21/71 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 许宗富 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于结合岭回归和递归特征消除的定量分析方法，包括：获取光谱数据和位置信息；对光谱数据进行全谱和归一化；划分为训练集和验证集并标准化；对训练集建立岭回归标定模型，记录模型系数绝对值；删除最小系数绝对值对应光谱特征获取新的特征子集；确定评价模型，以留一验证方式建模并记录RMSECV；重复迭代直至算法跳出循环；根据RMSECV确定最优光谱特征子集和元素浓度标定模型；以验证集数据作为最优模型输入，得到验证集RMSEP。本方法的最优标定模型可实现对待测元素浓度较为准确定量分析。缓解元素标定中的过拟合和光谱数据中的多重共线性问题，有效减少了特征子集的搜索空间，在高判定系数下有效减少均方根误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结合 回归 递归 特征 消除 定量分析 方法 | ||
【主权项】：
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