[发明专利]基于窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征光谱变量选择方法

摘要

一种基于窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征光谱变量选择方法，其将m个样品在n个近红外波长下采集的近红外光谱数据X建立m×n的矩阵，矩阵的每一列代表了m个样品在一波长下的光谱变量；沿着波长方向将n个光谱变量均等分为N个窗口。随机选取m×80％样品的光谱变量和对应的样品目标组分数据y建立PLS模型，得到回归系数，统计每个窗口内的回归系数，使用其绝对值的均值作为是否保留该窗口的依据指标。依次删除回归系数绝对值均值最小窗口的光谱变量，直到保留窗口数为停止。使用剩余光谱变量和样品目标组分数据y建立PLS模型并计算交互验证均方根误差RMSECV。将RMSECV最小值对应的光谱变量作为近红外特征光谱变量建立最终模型和分析。

主权项

1.一种基于窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征光谱变量选择方法，其特征在于包括下列步骤：步骤l：利用m个样品在n个近红外波长下采集的近红外光谱数据X建立m×n的矩阵，其中，矩阵的每一列代表了m个样品在一波长下的光谱变量，即近红外光谱数据X具有n个光谱变量，沿着波长方向将近红外光谱数据X的n个光谱变量均等分为N个窗口，样品目标组分数据用y表示，迭代次数设置为T，初始化i＝0，i≤T，T取100和N两者之间的最小值，计算剔除窗口速率r＝N/T，窗口宽度为n/N；步骤2：i＝i+1；步骤3：随机选取经步骤l划分窗口后的m×80％个样品的近红外光谱数据，使用选取样品的保留窗口中的光谱变量和对应的样品目标组分数据y建立PLS模型，得到多个回归系数，回归系数的个数和保留窗口中的光谱变量数目相同，按照保留窗口中光谱变量的窗口位置将多个回归系数也分成相同窗口；步骤4：统计步骤3划分得到的窗口内回归系数绝对值的均值；步骤5：依次剔除步骤3划分得到的窗口内回归系数绝对值均值最小的窗口，直到保留窗口数为停止，其中为向下取整数符号；步骤6：基于m个样品，使用K折交叉验证，检验保留窗口内的光谱变量，计算使用保留窗口的光谱变量和对应的样品目标组分数据重新建立的PLS模型的RMSECVi；步骤7：如果i

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