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一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法
| 专利名称： | 一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法，属于近红外在线检测领域。该方法分为四个部分：历史数据采集与预处理、得到相似度测量矩阵、建立局部Lasso模型和获取查询样本预测值。本发明提出基于局部加权Lasso的更新方法，兼具JITL方法可以克服工业过程非线性，增强算法泛化性能；以及能同时进行变量选择和回归，从而降低计算量，达到提高模型精度和预测能力，并进一步实现近红外在线分析检测技术的推广。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 江南大学 |
| 发明人： | 栾小丽;刘进;冯恩波;赵忠盖;王志国;刘飞 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810305190.6 |
| 公开号： | CN108827905A |
| 代理机构： | 大连理工大学专利中心 21200 |
| 代理人： | 梅洪玉 |
| 分类号： | G01N21/359(2014.01)I;G06F17/18(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G;G01;G06;G01N;G06F;G06K;G01N21;G06F17;G06K9;G01N21/359;G06F17/18;G06K9/62 |
| 申请人地址： | 214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号 |
| 主权项： | 1.一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：历史数据采集与预处理采集样本物性参数和近红外光谱原始数据组成历史数据库，作为样本校正集，对近红外光谱原始数据进行预处理，并对校正集的样本按照3σ准则进行异常值剔除；步骤二：得到相似度测量矩阵利用剔除异常值后的样本校正集，建立光谱矩阵 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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