改进K均值留一校验法提升煤炭近红外异常样本剔除效率

本研究论文聚焦于煤炭行业中的近红外光谱分析技术，针对现有的留一校验法在处理异常样本时存在的问题，提出了一种创新的K均值改进留一校验法。在煤质分析中，近红外光谱是一种非破坏性的快速检测手段，但异常样本的混入可能严重影响模型的预测精度。留一校验法通常用于评估模型的稳健性，但单独使用可能会耗费大量时间且有误判风险。 K均值聚类法是首先采用的预处理步骤，通过对样本数据进行分组，识别出潜在的异常簇。这种方法基于样本间的相似性度量，将数据点分配到最近的聚类中心，有助于初步筛选出那些与其他样本差异较大的可疑样本。这些可疑样本随后被用作留一校验法的验证集，即在每次删除一个样本后，重新训练模型并评估其性能。通过这样的迭代过程，异常样本能够被准确地识别并剔除，从而提高模型在剔除非典型数据后的预测能力。 这种改进方法的优势在于它结合了聚类的高效性和留一校验的精确性，有效地解决了异常样本剔除过程中的效率和准确性问题。实验结果显示，该方法在实际应用中表现出色，不仅显著减少了剔除异常样本所需的时间，而且显著提高了模型的预测精度，这对于煤炭行业的质量控制具有重要意义。 此外，文章还提到了研究的背景和资金支持，强调了这项工作的实用价值和理论基础。研究者王敏作为主要贡献者，其专业背景和经验对于理解和实现这一技术至关重要。最后，论文引用了一系列相关的技术文献，这些文献既提供了技术上的支持，也展示了该领域的前沿进展。 这篇研究为煤炭行业中的近红外光谱数据分析提供了一种新的异常样本处理策略，对于提高数据处理效率和模型预测准确性具有实际价值，对于从事煤炭生产和质量控制的技术人员来说，这是一种值得借鉴和实施的方法。