[发明专利]一种基于分子光谱分析的定量模型评估方法和系统在审
| 申请号： | 201710330712.3 | 申请日： | 2017-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN107273656A | 公开（公告）日： | 2017-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘彤;潘涛;曾永平;肖青青;沈鸿平;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： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙)44288 | 代理人： | 蔡碧慧,邓星文 |
| 地址： | 510000 广东省广州市天河区中*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分子 光谱分析 定量 模型 评估 方法 系统 | ||
1.一种基于分子光谱分析的定量模型评估方法，其特征在于：包括，
对定量模型的样本数量进行评估的步骤；
对定量模型的模型准确性进行评估的步骤；
对定量模型的模型相关性进行评估的步骤；
对定量模型的模型代表性进行评估的步骤；
基于上述样本数量、模型准确性、模型相关性和模型代表性的评估结果对定量模型进行评分，并对评分结果进行分析，从而完成分子光谱分析的步骤。
2.如权利要求1所述的基于分子光谱分析的定量模型评估方法，其特征在于：上述对定量模型的样本数量进行评估的步骤，具体为：
其中，n为样本数量，amoun为样本数量的评估结果，根据公式得出，若样本数量大于1000，即特征接近饱和时，样本数量的评估结果amount将给出满分。
3.如权利要求2所述的基于分子光谱分析的定量模型评估方法，其特征在于：上述对定量模型的模型准确性进行评估的步骤，具体为：
其中，SEP为预测标准偏差，为建模集样本参考方法的测定值均值，yi，actual为第i样品参考方法的测定值，yi，predicted为校正集交互验证过程中第i样品的预测值，i为常数，m为验证集的样品数，SEP为预测标准偏差，accuracy为模型准确性评估结果。
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