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小秀算法——死马当成活马医

近红外光谱(NIR)

  • 近日自行开发新算法,暂命名为 死马当成活马医 算法,主要用于提出异常样品,即当异常样品对建模直接造成影响时,模型相关性极差时尝试使用的,挽救模型的方法。
    效果如下:
    1、模拟数据——正常模型(349个样品)

    2模拟数据——人为添加误差,对随机选取90个样品使用随机方法添加不同程度的偏差,其中61个样品偏差超过0.3

    3、处理后模型,共剔除51个异常样品

    4、实际效果,实际模型,100个样品

    4处理后,剔除31个样品

    以上。
  • 该帖子已被版主-武灵加3积分,加2经验;加分理由:鼓励原创
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  • imFTJ

    第1楼2017/03/02

    当然,建模最关键的还是要保证化学分析的准确定,如果这个能够保证,建模就根本不需要使用任何复杂算法,PLS就OK了。
    这个算法当然还有可以计划优化的地方,初步估计应该能将提出的样品在继续减少,尽量保证在提出样品最小的情况下,建出好的模型。
    另外这种算法计算后的模型存在过拟合的可能。

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  • athosmi

    第2楼2017/03/06

    这个原创顶一个。
    没有什么具体算法,只有几张贴图,不过看着还是挺吸引我的。特别是做应用工程师的,这种“平直”模型经常见,隔三差五就会蹦出来一个,让人手足无措。
    不过建模关键还是化学值测得要准,如果化学值和光谱的质量有保证,这种算法可能用的就少了。

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