基于有标样模型传递的提高模型稳健性的波段筛选方法

技术特征：
1.基于有标样模型传递的提高模型稳健性的波段筛选方法，其特征在于：利用spxy划分标样集和测试集，通过有标样模型传递算法构建主、从仪器标样集的校正函数，再用该函数关系对从仪器标样集光谱进行校正，从而计算校正后的从仪器光谱与主仪器光谱之间的相对误差，根据相对误差的大小范围划分阈值，选择每个阈值含有的波段。2.根据权利要求1所述标样集，其特征在于：分别采用预测均方根误差以及相对变化率对预测模型所得结果进行评价。3.根据权利要求2所述预测模型，其特征在于：用主、从仪器的校正函数对从仪器测试集样本进行校正，利用各阈值内的波段建立主仪器标样集的预测模型，将阈值内校正后的从仪器测试集光谱返回预测模型中，计算得到模型的预测均方根误差，取该值作为最终的判断依据，排列各阈值的预测均方根误差选择最优阈值。4.根据权利要求3所述变量选择方法，其特征在于：与其他变量选择方法进行比较来验证该方法的有效性，为了保证预测模型的稳健性，只提取出一致性好的波段。

技术总结
本文提出一种基于有标样模型传递的相对误差分析(Relative error analysis,REA)的波段筛选方法，该方法主要根据经模型传递校正后从仪器标样集光谱与主仪器标样集光谱间的相对误差，剔除偏差过大的波段，选择一致性较好的波段建立主仪器预测模型，从而提高模型的稳健性。使用模型的预测均方根误差作为评价模型预测性能的指标，并由此确定波段的相对误差的最优阈值。相对变化率作为评价该方法对预测模型优化能力的指标，并与其他波段筛选方法的相对变化率进行对比验证该方法的有效性。并将该方法用于芒果可溶性固形物的预测模型中，以此证明该方法的可行性。证明该方法的可行性。证明该方法的可行性。


技术研发人员：刘燕德 黎丽莎 李斌 姜小刚
受保护的技术使用者：华东交通大学
技术研发日：2021.04.22
技术公布日：2022/10/24