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申请/专利权人：天津九光科技发展有限责任公司

摘要：本发明提供一种分析化学领域的化学计量学建模技术，尤其是涉及一种近红外光谱定量分析的自动建模方法，收集一定量的被测样本，采用偏最小二乘回归法作为基础多元校正法，利用模型集群分析，剔除异常样本；采用抽样算法分为若干训练子集和验证子集，针对每个训练子集和验证子集做光谱预处理，波长定量筛选算法对波长进行优选；通过建立一级备选模型库，二级备选模型库，将子模型选择最佳集成最终模型库。本发明的有益效果是采用四集成建模方法，无需使用者具备化学计量学知识背景，无任何参数项，入手方便简单；预测模型数据准确，适合各类复杂样本的定量分析。

主权项：1.一种近红外光谱定量分析的自动建模方法，其特征在于，包括步骤：S1、采集测试样本的近红外光谱，将样本划分为训练集和测试集；并采用模型集群分析剔除极端的异常样本；S2、将剔除异常样本后的训练集，采用Bootstrap或MonteCarlo算法划分成若干组对应的训练子集和验证子集；S3、对每一组训练子集和验证子集，分别采用n种光谱预处理方法对光谱进行预处理；S4、对预处理后的的光谱进行波长优选，对每一种预处理方法下的训练子集使用不同波长变量，偏最小二乘因子数从0~30分别建立定量子模型；S5、采用验证集验证方法确定子模型最佳因子数；将与不同波长变量模型最佳因子数紧邻的j个不同因子数对应的子模型添加到一级备选模型库；将前述一级备选模型库中的一级备选模型根据RMSEP从小到大排序，选择最佳的p个模型添加到二级备选模型库；S6：依此类推，分别针对各个训练子集、各种波长组合、各种预处理方法建立的子模型，将与不同波长变量模型最佳因子数紧邻的j个不同因子数对应的子模型分别添加到一级备选模型库，并分别筛选出最佳的p个模型添加到二级备选模型库；S7：将前述二级备选模型库中的二级备选模型根据RMSEP从小到大排序，选择最佳的k个模型进行集成，得到最终的预测模型；其中，采用验证集验证方法确定子模型最佳因子数，所述验证集验证方法计算各因子数对应的预测残差平方和PRESS，记为pi，找到其中最小的PRESS记为pmin，计算各因子数对应的pipmin记为fvaluei，通过F检验计算F概率，找到第一个小于0.75的F概率，对应的因子数即为最佳。

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