[发明专利]一种用于近红外光谱分析的校正集和验证集的划分方法有效
| 申请号： | 201611062548.4 | 申请日： | 2016-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN106770005B | 公开（公告）日： | 2018-10-26 |
| 发明（设计）人： | 聂磊;臧恒昌;曾英姿;姜红;姜文文;张惠;李彤彤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G06F17/50 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王志坤 |
| 地址： | 250061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于近红外光谱分析的校正集和验证集的划分方法，步骤如下：将样本的近红外光谱与相应的参考值关联，拟合，计算每个样本的拟合值和对应参考值的差值的平方，记为ei2＝(Yi‑Yif)2，其中，Yi和Yif分别表示样本i的参考值和通过模型计算的拟合值，ei代表Yi和Yif的差值；选择ei2最小值对应的样本作为验证集样本；将i样本剔除，然后对于剩余样本继续建模、拟合，重复上述步骤，直到选择出需要的验证集样本数量，剩余的样本为校正集样本。采用本发明的用于近红外光谱分析的校正集和验证集的划分方法，与Kennard‑Stone法和SPXY方法比较，得到的建模性能要好，预测能力更强，特别是对于独立验证集样本的预测更好。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 验证集 拟合 近红外光谱分析 校正集 建模 参考 近红外光谱 校正集样本 模型计算 剩余样本 预测能力 剔除 关联 预测 重复 | ||
【主权项】：
1.一种用于近红外光谱分析的校正集和验证集的划分方法，其特征在于，步骤如下：将样本的近红外光谱进行异常值检测，剔除异常值；然后抽取一定量的样本组成独立验证集；将剩余样本的近红外光谱与相应的参考值关联，建模，拟合，计算每个样本的拟合值和对应参考值的差值的平方，记为ei2＝(Yi‑Yif)2，其中，Yi和Yif分别表示样本i的参考值和通过模型计算的拟合值，ei代表Yi和Yif的差值；选择ei2最小值对应的样本作为验证集样本；将ei2最小值对应的样本剔除，然后对于剩余样本继续建模、拟合，重复上述步骤，直到选择出需要的验证集样本数量，剩余的样本为校正集样本。
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