一种复杂样品定量分析新方法

摘要

本发明涉及复杂样品的定量分析新方法，由于传统的建模方法存在负荷量大、学习速度慢、易陷入局部极小等问题，本发明引入了极限学习机(ELM)建立复杂样品定量分析方法。首先采用一定的分组方式将数据集划分为训练集和预测集。然后根据预测集的RMSEP确定ELM模型的激励函数和隐藏节点数，采用确定好的最优参数建立ELM模型。对于未知样品，代入模型预测未知样本中被测成分的含量。本发明方法具有很高的预测精度，在运行时间上也有明显的优势。