| 专利名称 | 基于近红外光谱的校正模型建模方法 | 申请号 | CN201410272819.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN104020135A | 公开（授权）日 | 2014.09.03 | 申请（专利权）人 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 发明（设计）人 | 徐泽宇;刘永福;何国田;赵健;林远长;朱晓强;何骥鸣;吴娇娇;何瑞英 | 主分类号 | G01N21/359(2014.01)I | IPC主分类号 | G01N21/359(2014.01)I | 专利有效期 | 基于近红外光谱的校正模型建模方法 至基于近红外光谱的校正模型建模方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提供一种基于近红外光谱的校正模型建模方法，包括：步骤1，根据近红外光谱数据的预处理结果，获取全谱权重值；步骤2，以全谱波长的权重值为阀值，将全谱滤长划分为相关波长集、无关波长集和噪声波长集；步骤3，将浓度数据、相关波长集和无关波长集作为RBF神经网络的输入，同时将RBF神经网络的隐节点数设置为训练集的样本个数，训练RBF神经网络；步骤4，利用RBF神经网络的输出值与浓度数据通过偏最小二乘算法得出主成分个数；步骤5，根据训练集中的各样本的贡献值和贡献率的大小确定RBF神经网络的隐含层节点。本发明降低了校正模型的复杂度、校正模型的复杂度，有效提高了校正模型的精确度。 |
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