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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种随机森林回归结合主成分分析的元素含量定量分析方法，属于X射线荧光仪XRF元素定量分析领域。本发明从获取的XRF光谱数据中提取待测元素信息、干扰元素信息作为特征，通过PCA算法对特征进行降维处理，将降维处理的数据划分为训练样本集和测试样本集，基于训练样本集得到PCA‑RFR模型，通过该模型实现元素的定量分析。本发明通过在随机森林回归的基础上加入PCA特征降维，消除了训练样品集中特征的冗余数据，使得数据具有更强的线性度，从而达到提高定量分析模型的精度以及泛化能力。
主权项：1.一种随机森林回归结合主成分分析的元素含量定量分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、选定待测元素a，采集n个国家标准样品作为目标样本；步骤2、使用光谱仪测得各目标样本的XRF光谱数据，并对每个光谱数据进行归一化处理；步骤3、从步骤2归一化处理后的XRF光谱数据中，筛选出待测元素a的峰值信息和含量信息、待测元素a的m个干扰元素的峰值信息和含量信息，得到XRF光谱的原始数据集A；步骤4、根据应用需求确定降维后的特征维数；对步骤3得到的XRF光谱原始数据集A中的m个干扰元素的峰值信息做PCA降维处理，得到压缩后含有p个特征的目标样本集；同时将PCA降维后的m个干扰元素的峰值信息作为特征集；步骤5、将步骤4得到的目标样本集随机划分为训练样本集和测试样本集；步骤6、基于训练样本集进行训练得到PCA-RFR模型；该模型的输入数据为待测元素a的峰值数据和经PCA降维后的特征集，输出数据为待测元素a的含量；步骤7、将测试样本集中的输入数据代入步骤6所得PCA-RFR模型进行预测，得到测试样本集中待测元素a的含量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种随机森林回归结合主成分分析的元素含量定量分析方法
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