[发明专利]一种结合Adaboost算法的可见-近红外光谱PLS-DA建模方法

权利要求书

1.一种结合Adaboost算法的可见-近红外光谱PLS-DA建模方法，其特征包括以下各步骤：

步骤1，给定训练样本，S＝{(x₁，y₁)，…，(x_m，y_m)}，其中，x_i∈X，标签y_i∈Y＝{1，2，3，…，N}，m表示训练样本数，N表示训练样本的类别数；

步骤2，初始化每一个样本的权重系数ω_i＝1/m，i＝1，…，m；

步骤3，在每一次循环t＝1，…，T做以下步骤；

步骤3.1，使用偏最小二乘法对有权重分布的训练样本进行建模，得到一个PLS-DA模型h_t；

步骤3.2，计算h_t的训练误差算法中符号“[]”的定义如下：对于逻辑表达式e，如过e为真，则[e]＝1，否则[e]＝0；

步骤3.3，若ε_t＞1/2则设定T＝t-1然后跳至步骤4；

步骤3.4，令β_t＝ε_t/(1-ε_t)，α_t＝1n(1/β_t)；

步骤3.5，更新样本权重系数

ωit+1=ωitZt×βt1-[ht(xi)≠yi]]]>

其中，Z_t为归一化系数，可使得

步骤4，输出强分类器：H(x)=argmaxy∈Y(Σt=1Tαt[ht(x)=y]);]]>

步骤5，对H(x)的分类准确性进行检验。