技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種穩(wěn)健的boosting極限學(xué)習(xí)機(jī)集成建模方法，首先對(duì)訓(xùn)練集中所有樣本賦予相同的取樣權(quán)重；根據(jù)樣本的取樣權(quán)重按照概率選取一定數(shù)目樣本作為一個(gè)訓(xùn)練子集；用訓(xùn)練子集的樣本建立極限學(xué)習(xí)機(jī)子模型，預(yù)測(cè)訓(xùn)練集中所有樣本，得到預(yù)測(cè)濃度；根據(jù)訓(xùn)練集中每個(gè)樣本已知濃度與預(yù)測(cè)濃度的誤差來(lái)更新取樣權(quán)重，對(duì)于預(yù)測(cè)誤差大的樣本加大取樣權(quán)重；加入一個(gè)穩(wěn)健步驟，將預(yù)測(cè)誤差過(guò)大樣本的取樣權(quán)重設(shè)置為零；重復(fù)上述過(guò)程多次，建立多個(gè)極限學(xué)習(xí)機(jī)子模型。通過(guò)權(quán)重中位值法進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。與傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)相比，該方法在預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)健性和穩(wěn)定性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。本發(fā)明適用于復(fù)雜樣品的光譜定量分析。

技術(shù)研發(fā)人員：卞?；?徐楊;張彩霞;范清杰;徐紅梅
受保護(hù)的技術(shù)使用者：天津工業(yè)大學(xué);天津格潤(rùn)賽福科技有限公司
文檔號(hào)碼：201610834820
技術(shù)研發(fā)日：2016.09.14
技術(shù)公布日：2017.05.10