一种基于蒙特卡洛交叉验证的NIRS异常样本的检测方法

摘要

本发明提供了一种基于蒙特卡洛交叉验证的NIRS异常样本的检测方法，该方法包括以下步骤：(1)使用组外判定法确定预处理过的光谱数据的最佳主成分并建立O‑PLSR预测模型；(2)判断O‑PLSR模型的稳定性；(3)利用MCCV随机建立大量的O‑PLSR模型，识别出强影响点；(4)用二审判别法判别强影响点中的异常值；(5)再次使用MCCV方法验证异常样本是否剔除完全。该方法能够更加全面、准确的判别异常样本，从而保证样本完全剔除。

主权项

一种基于蒙特卡洛交叉验证的NIRS异常样本的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：使用组外判定法确定预处理过的光谱数据的最佳主成分，并结合偏最小二乘回归PLSR方法建模得到优化后的PLSR预测模型O‑PLSR；步骤2：判断O‑PLSR模型的稳定性；步骤3：使用蒙特卡洛交叉验证法MCCV随机建立多个O‑PLSR模型，识别出强影响点；步骤4：利用二审判别法判别强影响点中的异常值；步骤5：剔除异常样本重复MCCV实验，验证异常样本是否剔除完全。