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一种基于信息融合的多元校正方法
| 专利名称： | 一种基于信息融合的多元校正方法 |
| 摘要： | 本发明涉及化学计量学技术领域，具体涉及一种基于信息融合的多元校正方法。一种基于信息融合的多元校正方法，包括第一部分：建立模型；第二部分：预测部分。本发明提出一种基于信息融合的多元校正方法，通过本方法提供的方法对信息进行融合后，预测均方根误差明显小于被融合的K个方法的预测均方根误差；本发明所述融合方法能够抵消各个算法的预测误差，从而降低了总预测误差。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 陕西;61 |
| 申请人： | 西安文理学院 |
| 发明人： | 吴雪梅 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2019-08-07T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-11-26T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201910725286.2 |
| 公开号： | CN110501294A |
| 代理机构： | 西安亿诺专利代理有限公司 |
| 代理人： | 刘少颖 |
| 分类号： | G01N21/31(2006.01);G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 710000 陕西省西安市雁塔区太白南路168号 |
| 主权项： | 1.一种基于信息融合的多元校正方法，该方法如下： (一)建立模型： 因变量矩阵Yc为pc行m列；表示：共pc个样本，每个样本有m个因变量； 自变量矩阵Xc为pc行q列；表示：共pc个样本，每个样本有q个通道测量结果； 因变量矩阵Yv为pv行m列；自变量矩阵Xv为pv行q列； 未知样本自变量xu为q元行向量； 其特征在于： 1)确定使用的K个多元校正算法； 2)利用各个多元校正算法对自变量矩阵Xc、因变量矩阵Yc建模，获得K个预测模型； 3)分别利用各个预测模型作用于自变量矩阵Xv，得到第i(i＝1,2,3,…,m)个因变量的预测列向量ypvk，并计算第k(k＝1,2,…,K)个预测模型第i个因变量的预测误差向量 ek＝ypvk-yvi (1) 其中，ypvk为第k(k＝1,2,…,K)个预测模型对第i个因变量的预测结果，yvi为矩阵Yv的第i列向量，即因变量矩阵Yv的第i列；ek为第k个预测模型的预测误差向量； 4)将该预测误差向量组成pv行K列矩阵e e＝[e1 e2 … eK] (2) 5)计算该矩阵e的自相关矩阵R 6)计算列向量wi 式中，a为K元的行向量，且每个元素都为1，a＝[1,1,…,1]； (二)预测： 7)分别以K个预测模型作用于未知样本自变量xu，得组分i的预测结果yuk(k＝1,2,…,K)，并组成向量y＝[yu1,yu2,…,yuK]T； 计算融合预测结果 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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