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申请/专利权人：四川启睿克科技有限公司
摘要：本发明涉及近红外光谱分析技术，其公开了一种基于多传感器光谱数据的加权预测方法，提高多传感器光谱数据预测分析的准确性、稳定性以及预测效率。该方法通过引入模型均方根误差及模型决定系数来计算权重系数，针对同一类型传感器，通过模型权重系数对光谱数据进行权值化处理，提升光谱数据样品表征性的同时减小光谱数据量，从而提高了光谱分析预测效率；针对不同类型的传感器，通过对预测结果进行权值化处理，解决多传感器光谱数据量级不同的问题，提升预测稳定性及准确率。
主权项：1.一种基于多传感器光谱数据的加权预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、导入原始多传感器光谱数据，并对光谱数据按照传感器型号进行数据划分，相同型号的传感器光谱数据划分为同类数据；S2、对同类数据进行偏最小二乘法建模，获取各个模型的均方根误差及模型决定系数；S3、结合均方根误差及模型决定系数计算光谱数据权重系数，然后对同类数据进行权值化处理；S4、将权值化之后的光谱数据再按照传感器型号再次进行数据划分，不同型号的传感器光谱数据划分为异类数据；S5、分别对异类数据进行偏最小二乘法建模，获取各个模型的均方根误差及模型决定系数；S6、结合均方根误差及模型决定系数计算预测值的权重系数，然后对异类数据的预测结果进行权值化处理，获得最终单一预测值；步骤S3中，所述结合均方根误差及模型决定系数计算光谱数据权重系数，具体包括： 其中，αi为相同型号的传感器中的第i个传感器光谱数据权重系数，n为相同型号的传感器的个数，Ai为相同型号的传感器中的第i个传感器光谱数据模型的均方根误差RMESCV值，Bi为相同型号的传感器中的第i个传感器光谱数据模型的模型决定系数R2值；步骤S3中，所述对同类数据进行权值化处理，具体包括：K权＝α1*K1+α2*K2+...αn*Kn其中，K权为同类传感器的光谱数据权值化处理后的数据，αn为相同型号的传感器中的第n个传感器光谱数据权重系数，Kn为相同型号的传感器中的第n个传感器的原始光谱数据，n为相同型号的传感器的个数。
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