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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省科学院海洋仪器仪表研究所;崂山国家实验室
摘要：本发明涉及海水水质分析领域，尤其涉及基于改进最小二乘法的海水硝酸盐浓度测量方法，包括：步骤1：配置溶液样品，得到样品的吸光度差值数列；步骤2：对吸光度差值数列预处理，构建吸光度差值矩阵；步骤3：提取矩阵中权重最高的特征波长对应的样本组成矩阵，分离特征变量和目标变量；步骤4:将硝酸盐光谱调整因子加入最小二乘法模型中，得到改进后的代价函数，对代价函数训练，选取光谱调整因子γ;步骤5:划分训练集、测试集，将γ代入代价函数中进行训练，并对训练结果评估，保存训练后的模型，将光谱数据导入即可得到海水硝酸盐的浓度。本发明提出的技术方案，有效应对了光谱重叠干扰、非高斯噪声、高维数据和多重共线性等挑战。
主权项：1.一种基于改进最小二乘法的海水硝酸盐浓度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：配置人工海水和不同浓度的硝酸盐-人工海水溶液样品n组，测量每个样品的吸收光谱数据，利用吸收光谱数据计算每个样品的吸光度数据，得到n组硝酸盐-人工海水样品的吸光度差值数列；步骤2：采用滤波算法对所述吸光度差值数列进行预处理，并将处理后的数据构建成吸光度差值矩阵；步骤3：提取所述吸光度差值矩阵中权重最高的特征波长对应的样本组成矩阵，分离特征变量和目标变量；步骤4:将硝酸盐光谱调整因子加入最小二乘法模型中，得到改进后的代价函数，将所述特征变量和目标变量代入所述代价函数，使用十折交叉检验方法多次训练，选取训练后的硝酸盐光谱调整因子的数值作为最优调整因子;步骤5:对所述吸收光谱数据进行训练集、测试集划分，将步骤4得出的最优调整因子代入所述代价函数中进行机器学习模型训练，并对训练结果进行评估，保存训练后的模型，使用时将光谱数据导入即可得到预测的海水硝酸盐的浓度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 崂山国家实验室 一种基于改进最小二乘法的海水硝酸盐浓度测量方法
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