本发明属于近红外建模数据处理领域,尤其是涉及一种基于化学值分类的近红外定量建模新方法。该方法包括以下步骤:获取近一批红外光谱及其相对应的化学值;对光谱进行一定的预处理;对化学值进行分区间处理,划分成若干个区间,并求出每个区间的平均值,用平均值代替各个区间的化学值,组成新的化学值分布;用原来的化学值分布和新的化学值分布构造一个新的化学值函数;对两组化学值分别进行建模,用线性PLS对进行建模,得到预测值用非线性的BP神经网络对新的化学值分布进行建模,得到预测值;对两组建模数据运用PLS方法进行加权组合,计算出各自的权重比,并建立一个新的模型。本发明建立一个稳定、相关程度高的模型。
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