[發明專利]一種復雜樣品定量分析新方法在審
| 申請號： | 201810216010.7 | 申請日： | 2018-03-13 |
| 公開（公告）號： | CN110310712A | 公開（公告）日： | 2019-10-08 |
| 發明（設計）人： | 譚小耀;周亞林;卞希慧 | 申請（專利權）人： | 天津工業大學 |
| 主分類號： | G16C20/30 | 分類號： | G16C20/30 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 300387 *** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 定量分析 復雜樣品 預測集 極限學習機 分組方式 模型預測 最優參數 傳統的 負荷量 節點數 數據集 訓練集 建模 樣本 引入 預測 學習 | ||
【權利要求書】：
1.一種復雜樣品定量分析新方法，其特征在于：(1)數據采集：采集被測物樣本光譜數據，用常規方法測定樣本被測成分的含量。采用一定的分組方式將樣本集劃分為訓練集和預測集，其中訓練集樣本用來建立模型并優化參數，預測集樣本用來檢驗模型的預測能力；(2)ELM參數優化；(3)ELM模型建立：采用最佳參數設置激勵函數和隱藏層節點數，建立最優ELM模型；(4)未知樣本預測：將預測集光譜代到確立的ELM模型中，預測未知樣本中被測成分的含量。
2.根據權利要求1所述的一種復雜樣品定量分析新方法，其特征在于：ELM模型最佳參數的確定方法：根據訓練集光譜的RMSEP值隨激勵函數和隱藏層節點數的變化，當RMSEP達到最小時對應的激勵函數和隱藏層節點數為最佳參數。
3.根據權利要求1所述的一種復雜樣品定量分析新方法，其特征在于：該方法適用于燃油、食品、中藥復雜樣品。
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