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基于改进极限学习机的光谱定量建模方法
近年来，光谱定量建模已经成为了许多领域中重要的分析工具，如化学、医学、环境等。在光谱定量中，建立高效准确的光谱定量模型至关重要。而极限学习机（ELM）是一种快速、简单、有效的机器学习算法，可以用于非线性模式的训练和分类。然而，对于许多真实世界的应用，ELM仍然存在一些局限性。因此，本文基于改进ELM，提出一种新的光谱定量建模方法。
改进ELM的基本思想是，通过增强其最终决策，提高其对特征和噪声的鲁棒性和稳定性。因此，我们采用深度信任网络（DTN）对ELM进行扩展和优化。DTN是一种基于信任度的监督学习方法，主要关注的是在真实世界中对噪声、异常值和欺骗信息的鲁棒性。
我们的光谱定量建模方法的具体步骤如下：
第一步，对原始光谱数据进行预处理。这里，我们将原始数据进行去噪和预处理，以降低噪声的影响和提高数据的质量。
第二步，使用改进ELM算法对预处理后的数据进行训练和测试。对于DTN算法，我们使用GPU加速器来加快算法运行时间。
第三步，使用交叉验证方法来评估和选择模型参数。在此步骤中，我们使用不同的交叉验证方法来确定最佳模型参数。
第四步，应用所选择的模型对新的光谱数据进行预测和测试。这里，我们使用所选择的模型对新的光谱数据预测结果进行验证，以进一步评估模型的准确性和稳定性。
本文提出的改进ELM算法已经在光谱定量建模的实践中得到了验证，结果表明所提出的方法可以显著提高模型的鲁棒性和准确性，同时降低过度拟合和模型复杂度。因此，本文提出的改进ELM算法在真实世界中具有广泛的应用前景，可以帮助从光谱数据解决实际问题。