随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决。以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样...随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决。以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样品数量对模型传递效果的影响,并与直接标准化算法、缺损数据重构算法和极限学习机自编码器的模型传递算法进行对比。结果表明:主机模型经TrAdaBoost算法模型传递后,从机预测集决定系数R^(2)从0.489上升到0.892,预测集均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)从4.824 mg/g下降到0.267 mg/g,且模型效果几乎不受标准化样品数量的影响。说明TrAdaBoost算法可以有效应用于模型传递领域,实现了不同光谱仪器之间的共享。展开更多
文摘随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决。以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样品数量对模型传递效果的影响,并与直接标准化算法、缺损数据重构算法和极限学习机自编码器的模型传递算法进行对比。结果表明:主机模型经TrAdaBoost算法模型传递后,从机预测集决定系数R^(2)从0.489上升到0.892,预测集均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)从4.824 mg/g下降到0.267 mg/g,且模型效果几乎不受标准化样品数量的影响。说明TrAdaBoost算法可以有效应用于模型传递领域,实现了不同光谱仪器之间的共享。
