基于光谱信息的复杂样品集成建模方法研究

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光谱分析因其具有快速、无损、操作简单、易于在线等优势已广泛应用于石油、烟草、药品、食品等复杂样品的分析检测。但是,复杂样品光谱存在谱带重叠、背景和噪声干扰严重等问题,需要借助化学计量才可以进行定性定量分析。建立对未知样品准确预测的模型是光谱分析技术的关键。传统多元校正通过单一建模方法在光谱和待测目标值之间建立定量模型,预测效果往往不够令人满意。集成建模方法通过一定的方式产生多个训练子集,再采用一定的基础建模方法建立多个子模型,最后将多个子模型结果集成得到最终预测结果,可以得到更高的预测准确度和稳定性
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