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基于Tradaboost算法的拉曼光谱发酵过程模型快速矫正方法 

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申请/专利权人:桂林电子科技大学;南宁纹析生物科技有限公司

摘要:本申请涉及模型矫正与优化领域,公开了基于Tradaboost算法的拉曼光谱发酵过程模型快速矫正方法,包括光谱数据预处理、初始化模型训练参数和算法的迭代训练,本方法首先采用Tradaboost算法调整训练样本的权重分布,特别是增加前一轮分类错误样本的权重,并有效地集成多个弱分类器。接着,利用贝叶斯优化方法进行模型参数的精细调整,确保最佳的性能。这使得在有限的新数据条件下,模型可以迅速矫正。此策略不仅提高了模型的预测准确性,还显著减少了数据采集的时间和成本需求。

主权项:1.基于Tradaboost算法的拉曼光谱发酵过程模型快速矫正方法,其特征在于,包括光谱数据预处理、初始化模型训练参数和算法的迭代训练,将多轮迭代训练得到的弱分类器集成构建准确的模型,并基于新数据采用贝叶斯优化根据模型在测试集上的性能,自动地寻找并调整最佳的模型参数,从而评估和提高模型的准确性。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 桂林电子科技大学 南宁纹析生物科技有限公司 基于Tradaboost算法的拉曼光谱发酵过程模型快速矫正方法

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