[发明专利]基于近红外光谱分析的异常样本剔除法有效
| 申请号： | 201711471959.3 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108267422B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 刘彤;向轶;许定舟;曾永平;肖青青;凌亚东 | 申请（专利权）人： | 广州讯动网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G06F17/18 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510630 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于近红外光谱分析的异常样本剔除法，首先根据当前所有样本建立初始模型；然后计算每个样本的真实值和预测值的绝对误差，预设绝对误差限制值，真实值剔除的两个限值yMin、yMax；将所有样本按照绝对误差大小按照从大到小排序，针对排序第i位的样本，若其绝对误差大于绝对误差限制值，同时，该样本的真实值大于yMin，且小于yMax，则判定该样本为异常样本，将该样本剔除。本发明方法能够尽可能地模拟人工的剔样操作，尽可能避免剔除正常样品。并且，能够通过调整相关参数来控制剔除样本的比例与次数，从而在可接受的时耗内完成剔样步骤，提升后续构建的模型质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 红外 光谱分析 异常 样本 剔除 | ||
【主权项】：
1.基于近红外光谱分析的异常样本剔除法，其特征在于，包括步骤：根据当前所有样本建立初始模型；根据初始模型，计算每个样本的真实值和预测值的绝对误差；预设绝对误差限制值；将真实值从小到大排序，提取第![]()
个以及第![]()
个真实值，分别记为yMin、yMax；将所有样本按照绝对误差大小按照从大到小排序，针对排序第i位的样本，若其绝对误差大于绝对误差限制值，同时，该样本的真实值大于yMin，且小于yMax，则判定该样本为异常样本，将该样本剔除。
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