一种基于自组织神经网络的近红外光谱共识模型的构建方法 _科创中国

本发明公开了一种基于自组织神经网络的近红外光谱共识模型的构建方法，包括以下操作：选取n个样本，测定某一有机物样本参考值，采集样本的近红外光谱数据，记为矩阵X，对X进行预处理得到Xpre，应用自组织神经网络聚类方法将光谱变量聚成4类。根据聚类结果建立4组样本集，分别对样本集进行划分，使用样本集中3n/4的样本作为建模集，剩余n/4样本作为预测集，建立偏最小二乘回归模型；计算预测结果与参考值之间的误差，再应用共识模型算法计算出4个子模型权重系数w1、w2、w3和w4，并基于权重系数对4个子模型进行变量共识，得到定量模型。本发明的有益效果是本发明的有益效果是不仅合理的利用了样本光谱信息变量，而且提升了模型的准确性和鲁棒性。