KR100682888B1 - 가중된 회귀모델 결정 방법 및 이를 이용한 혼합물의 성분농도 예측 방법 - Google Patents
가중된 회귀모델 결정 방법 및 이를 이용한 혼합물의 성분농도 예측 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100682888B1 KR100682888B1 KR1020040008935A KR20040008935A KR100682888B1 KR 100682888 B1 KR100682888 B1 KR 100682888B1 KR 1020040008935 A KR1020040008935 A KR 1020040008935A KR 20040008935 A KR20040008935 A KR 20040008935A KR 100682888 B1 KR100682888 B1 KR 100682888B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- regression model
- value
- weight
- spectral data
- concentration
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
Abstract
Description
Claims (11)
- 회귀모델을 선택하는 단계;예측 목표값들과 측정값들로 이루어진 복수의 측정점들을 생성하는 단계;각 측정점에서 해당 예측 목표값과 측정값에 대해 가중치를 결정하는 단계; 및상기 측정값을 상기 회귀모델에 적용하여 얻어지는 예측값들과 상기 예측 목표값들과의 차에 상기 가중치를 반영하여 소정 계산량을 얻고, 상기 계산량을 최소화하는 회귀모델의 계수들을 결정하는 단계를 포함하고,상기 가중치는 상기 예측 목표값과 측정값에 대해 별도로 계산되고, 합산되는 것을 특징으로하는 회귀모델 결정 방법.
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 예측 목표값의 가중치는상기 예측 목표값이 클수록 작아지는 형태로 결정됨을 특징으로하는 회귀모델 결정 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 측정값의 가중치는상기 측정값들의 기준값을 구하고, 각 측정값이 상기 기준값에 가까울수록 큰 값을 갖도록 결정됨을 특징으로하는 회귀모델 결정 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 측정값의 가중치는상기 측정값들의 기준값을 구하는 단계;상기 기준값에 대해 각 측정값의 레버리지를 구하는 단계; 및상기 레버리지가 클수록 상기 측정값의 가중치는 작아지도록 결정하는 단계를 구비하여 결정됨을 특징으로하는 회귀모델 결정 방법.
- 혼합물 스펙트럼으로부터 상기 혼합물에 포함된 성분의 농도와 스펙트럼 데이터를 갖는 복수의 측정점들을 수집하는 단계;회귀모델을 선택하고, 각 측정점에서 상기 스펙트럼 데이터에 대해 상기 농도를 출력하도록 상기 회귀모델을 학습시켜서 상기 회귀모델을 결정하는 단계;지시 혼합물의 스펙트럼으로부터 지시 스펙트럼 데이터들을 추출하는 단계; 및추출된 지시 스펙트럼 데이터들을 상기 회귀모델에 적용하여 상기 지시 혼합물의 성분 농도를 얻는 단계를 포함함을 특징으로하는 혼합물의 성분 농도 예측 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 회귀모델의 결정은각 측정점에서 해당 농도과 스펙트럼 데이터에 대해 가중치를 결정하는 단계; 및상기 농도를 목표값으로 하고, 상기 스펙트럼 데이터를 상기 회귀모델에 적용하여 얻어지는 출력들과 상기 농도 목표값들과의 차에 상기 가중치를 반영하여 소정 계산량을 얻고, 상기 계산량을 최소화하도록 상기 회귀모델의 계수들을 결정하는 단계를 포함함을 특징으로하는 혼합물의 성분 농도 예측 방법.
- 제7항에 있어서, 상기 가중치는상기 농도 목표값과 스펙트럼 데이터에 대해 별도로 계산되고, 합산되는 것을 특징으로하는 혼합물의 성분 농도 예측 방법.
- 제7항에 있어서, 상기 농도 목표값의 가중치는상기 농도 목표값이 클수록 작아지는 형태로 결정됨을 특징으로하는 혼합물의 성분 농도 예측 방법.
- 제7항에 있어서, 상기 스펙트럼 데이터의 가중치는상기 스펙트럼 데이터들의 기준값을 구하고, 각 스펙트럼 데이터가 상기 기준값에 가까울수록 큰 값을 갖도록 결정됨을 특징으로하는 혼합물의 성분 농도 예측 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 스펙트럼 데이터의 가중치는상기 측정값들의 기준값을 구하는 단계;상기 기준값에 대해 각 스펙트럼 데이터의 레버리지를 구하는 단계; 및상기 레버리지가 클수록 상기 스펙트럼 데이터의 가중치는 작아지도록 결정하는 단계를 구비하여 결정됨을 특징으로하는 혼합물의 성분 농도 예측 방법.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020040008935A KR100682888B1 (ko) | 2004-02-11 | 2004-02-11 | 가중된 회귀모델 결정 방법 및 이를 이용한 혼합물의 성분농도 예측 방법 |
US11/052,289 US7308366B2 (en) | 2004-02-11 | 2005-02-08 | Method of determining a weighted regression model and method of predicting a component concentration of mixture using the weighted regression model |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020040008935A KR100682888B1 (ko) | 2004-02-11 | 2004-02-11 | 가중된 회귀모델 결정 방법 및 이를 이용한 혼합물의 성분농도 예측 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20050080818A KR20050080818A (ko) | 2005-08-18 |
KR100682888B1 true KR100682888B1 (ko) | 2007-02-15 |
Family
ID=34858695
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020040008935A KR100682888B1 (ko) | 2004-02-11 | 2004-02-11 | 가중된 회귀모델 결정 방법 및 이를 이용한 혼합물의 성분농도 예측 방법 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7308366B2 (ko) |
KR (1) | KR100682888B1 (ko) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105974063A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-09-28 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种卷烟全烟气pH值预测模型的构建方法及其预测方法 |
US11419527B2 (en) | 2018-10-02 | 2022-08-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for estimating blood concentration of analyte, and apparatus and method for generating model |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100862662B1 (ko) * | 2006-11-28 | 2008-10-10 | 삼성전자주식회사 | 프레임 오류 은닉 방법 및 장치, 이를 이용한 오디오 신호복호화 방법 및 장치 |
KR101107301B1 (ko) * | 2009-12-30 | 2012-01-20 | 재단법인 포항산업과학연구원 | 회귀분석모델을 통한 이산화탄소 포집공정의 반응생성물 농도 예측방법 |
JP5887961B2 (ja) * | 2011-07-12 | 2016-03-16 | セイコーエプソン株式会社 | 検量線作成方法、検量線作成装置、目的成分検量装置、およびコンピュータープログラム |
US10387810B1 (en) | 2012-09-28 | 2019-08-20 | Quest Software Inc. | System and method for proactively provisioning resources to an application |
US9245248B2 (en) * | 2012-09-28 | 2016-01-26 | Dell Software Inc. | Data metric resolution prediction system and method |
KR101688412B1 (ko) * | 2015-09-01 | 2016-12-21 | 주식회사 에스원 | 종속 변수의 예측 모델링 방법 및 시스템 |
JP6798183B2 (ja) * | 2016-08-04 | 2020-12-09 | 株式会社リコー | 画像解析装置、画像解析方法およびプログラム |
CN109033524B (zh) * | 2018-06-27 | 2022-04-29 | 浙江大学 | 一种基于鲁棒混合模型的化工过程浓度变量在线估计方法 |
CN114144734A (zh) * | 2019-08-05 | 2022-03-04 | 科思创知识产权两合公司 | 使用回归模型来生产化学产品的方法 |
CN114721294B (zh) * | 2022-04-19 | 2022-10-28 | 北京博科测试系统股份有限公司 | 一种利用传递函数实现混合试验的方法 |
-
2004
- 2004-02-11 KR KR1020040008935A patent/KR100682888B1/ko active IP Right Grant
-
2005
- 2005-02-08 US US11/052,289 patent/US7308366B2/en active Active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105974063A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-09-28 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种卷烟全烟气pH值预测模型的构建方法及其预测方法 |
US11419527B2 (en) | 2018-10-02 | 2022-08-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for estimating blood concentration of analyte, and apparatus and method for generating model |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US7308366B2 (en) | 2007-12-11 |
KR20050080818A (ko) | 2005-08-18 |
US20050187445A1 (en) | 2005-08-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7308366B2 (en) | Method of determining a weighted regression model and method of predicting a component concentration of mixture using the weighted regression model | |
Gelman | Two simple examples for understanding posterior p-values whose distributions are far from uniform | |
CN105300923B (zh) | 一种近红外光谱分析仪在线应用时无测点温度补偿模型修正方法 | |
JP3130931B2 (ja) | 試験サンプルの特性または組成あるいはその両方を推定する方法 | |
UA86820C2 (uk) | Спосіб створення незалежних багатомірних градуювальних моделей | |
CA2843157C (en) | Extrapolation of interpolated sensor data to increase sample throughput | |
KR100867938B1 (ko) | 종속변수 유사도와 커널 회귀법을 이용한 발전소 계측기성능감시용 예측방법 | |
EP0954744B1 (en) | Calibration method for spectrographic analyzing instruments | |
Colli et al. | Measurement accuracy of weighing and tipping-bucket rainfall intensity gauges under dynamic laboratory testing | |
CN111310981A (zh) | 一种基于时间序列的水库水位趋势预测方法 | |
Colli et al. | Performance of a weighing rain gauge under laboratory simulated time-varying reference rainfall rates | |
US10846605B2 (en) | Detecting a transient error in a body fluid sample | |
Walter et al. | A high resolution reference data set of German wind velocity 1951-2001 and comparison with regional climate model results | |
Gurung et al. | Model selection challenges with application to multivariate calibration updating methods | |
JPH07151677A (ja) | 濃度計 | |
EP3892985A1 (en) | System and computer-implemented method for extrapolating calibration spectra | |
CN110672058B (zh) | 结构监测用传感器的在线校准数据序列匹配方法和装置 | |
CN110942177A (zh) | 一种评估气候变化对冈比亚地下水资源影响的方法 | |
Qonaâ et al. | Spatial Bayesian Model Averaging to Calibrate Short-Range Weather Forecast in Jakarta, Indonesia | |
Sysoev et al. | Analysis of the operational stability of measurement instruments by stochastic prediction of drift in their metrological characteristics | |
US20220044067A1 (en) | Data analysis apparatus and data analysis method | |
KR20040028408A (ko) | 신경망을 이용한 변수 중요도 측정방법 | |
Herschy | Estimation of uncertainties in hydrometric measurements | |
CN111044460A (zh) | 人工智能仪器的校准方法 | |
Panfilo et al. | Optimal Calibration Interval Determination Techniques: the Example of a Rubidium Frequency Standard |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E90F | Notification of reason for final refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20130115 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140124 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150116 Year of fee payment: 9 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160118 Year of fee payment: 10 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170117 Year of fee payment: 11 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180117 Year of fee payment: 12 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20200120 Year of fee payment: 14 |