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公开(公告)号：CN111220566A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010045991.0
申请日：2020-01-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及机器学习模块下的迁移学习技术领域，提供一种基于OPLS和PDS的红外光谱测量仪器标定迁移方法。首先采集源域数据集和目标域数据集，并对其进行中心化处理，得到中心化处理后的源域数据集和目标域数据集；然后基于OPLS算法，对中心化处理后的源域数据集进行去正交化处理，求出正交部分的得分矩阵、载荷矩阵，提取源域潜结构；接着基于PLS算法对源域潜结构建立标定模型，使用得分矩阵、载荷矩阵对中心化处理后的目标域数据集进行去正交化处理，提取目标域潜结构，并基于PDS算法使目标域潜结构映射到源域潜结构；最后，对被测对象的物质浓度变量进行预测。本发明能够提高标定迁移的精度和效率，且建模过程简单。
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