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一种基于结合岭回归和递归特征消除的定量分析方法

基本信息

申请号	CN202010135378.8	申请日	-
公开（公告）号	CN113340874A	公开（公告）日	2021-09-03
申请公布号	CN113340874A	申请公布日	2021-09-03
分类号	G01N21/71（2006.01）I	分类	测量；测试;
发明人	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
代理机构	沈阳科苑专利商标代理有限公司	代理人	许宗富
地址	110016辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号
法律状态	-

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。