一種穩(wěn)健的boosting極限學(xué)習(xí)機(jī)集成建模方法
inventor/creator：卞希慧; 王靖; 張彩霞; 范清杰; 徐揚(yáng); 徐紅梅
Paten number/application number：ZL201610834820.X
application/authorized announcemen date：2019-4-16
brief introduction：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)測訓(xùn)練集中所有樣本，得到預(yù)測濃度；根據(jù)訓(xùn)練集中每個(gè)樣本已知濃度與預(yù)測濃度的誤差來更新取樣權(quán)重，對于預(yù)測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)測誤差過大樣本的取樣權(quán)重設(shè)置為零；重復(fù)上述過程多次，建立多個(gè)極限學(xué)習(xí)機(jī)子模型。通過權(quán)重中位值法進(jìn)行預(yù)測，得到最終預(yù)測結(jié)果。與傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)相比，該方法在預(yù)測精度、穩(wěn)健性和穩(wěn)定性方面具有明顯優(yōu)勢。本發(fā)明適用于復(fù)雜樣品的光譜定量分析。