[发明专利]一种提高油品近红外建模稳健性的方法

摘要

本发明公开了一种提高油品性质近红外建模稳健性的方法，该方法首先采集样本的近红外光谱数据并进行常规预处理，随后进行主成分分析，绘制样本主成分分布图。再以待测样本为中心，建立长方体框，选取框内样本作为相似样本构建初始校正集。然后判断校正集样本性质分布均匀度是否满足要求，若满足要求则直接建模预测，否则向校正集添加样本直至满足均匀度要求，得到最终校正集后再建模预测。该方法可以避免因选择的相似样本性质分布严重不均，而导致的局部建模预测精度反而降低的问题。在保证预测精度的同时，有效提高了模型的稳健性。该方法对提升石化领域油品性质检测精度、稳定生产、提高企业效益具有良好的实际应用价值。

主权项

一种提高油品性质近红外建模稳健性的方法，其特征在于具有以下步骤：(1)测定样本的近红外光谱，对待测样本和光谱库中样本的光谱数据进行常规预处理；(2)对预处理后的光谱数据进行主成分分析，以得分矩阵中前三维列向量绘制所有样本的主成分分布图；(3)在主成分分布图中以待测样本为中心，建立框内样本数为50±5、长宽高比例为3:2:1的长方体框，选取框内样本作为相似样本，构成初始校正集；(4)判断初始校正集样本性质分布的均匀度，若分布均匀转步骤(5)，否则依据样本性质向初始校正集中添加样本，得到最终校正集；(5)进行局部建模预测待测样本的性质。