基于高斯联合分布采样的近红外光谱数据增强方法及装置

本申请公开了一种基于高斯联合分布采样的近红外光谱数据增强方法及装置，涉及数据增强领域，该方法包括获取样品的近红外光谱数据与化学值；对近红外光谱进行预处理，对预处理后的光谱矩阵进行标准化和零均值中心化处理，同时对化学值进行同步中心化，对标准化和中心化后的光谱矩阵进行降维处理，将降维后的光谱矩阵与中心化化学值按顺序拼接，构建联合矩阵；进而计算样协方差矩阵，并进行正则化处理，基于零均值向量和正则化协方差矩阵，从多元高斯分布中采样，得到所需数量的中心化虚拟样本；将中心化虚拟样本恢复至原始尺度，分离出虚拟降维数据和虚拟化学值。本申请可解决小样本场景下建模时样本不足导致的模型过拟合、预测精度低等问题。