一种基于样本和变量共识的近红外光谱建模方法

摘要

本发明公开了一种基于样本和变量共识的近红外光谱建模方法，包括以下步骤：选取样本，测定某一有机物的样本参考值，采集该样本的近红外光谱数据并进行预处理，应用自组织神经网络聚类方法将变量分为4类，并分别将每一类与样本参考值合并组成数据矩阵，分别从4个数据矩阵中选取建立预测集和建模集，得到偏最小二乘回归子模型，再采用样本共识算法计算出该模型的权重系数，在对权重系数进行共识计算，从而得到基于样本和变量的近红外光谱模型。本发明的有益效果是利用样本共识方法和变量共识方法充分利用样本和变量的信息，提高近红外光谱数据模型的准确性和鲁棒性，解决样本数据量较少的问题。