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      基于波長相似性共識(shí)回歸紅外光譜定量分析方法和裝置的制作方法

      文檔序號(hào):5935913閱讀:320來源:國知局
      專利名稱:基于波長相似性共識(shí)回歸紅外光譜定量分析方法和裝置的制作方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明涉及一種紅外光譜定量分析方法和裝置,特別是基于波長相似性共識(shí)回歸 紅外光譜定量分析方法和裝置。
      背景技術(shù)
      由于光譜儀得到的光譜信號(hào)中既含有有用信息,同時(shí)也疊加著其它各種隨機(jī)誤差 (背景和噪聲)。因此,在利用偏最小二乘回歸方法進(jìn)行定量分析時(shí),很難得到預(yù)測(cè)精度較高 的模型。針對(duì)提高偏最小二乘回歸模型的預(yù)測(cè)精度這一問題,大量的研究工作已被開展, 目前主要包括光譜預(yù)處理方法和變量篩選方法研究,這些方法已經(jīng)成功地用于光譜背景校 正、噪聲消除、無信息變量的消除。然而在利用上述方法進(jìn)行信息提取時(shí),常會(huì)面臨有用信 息提取不充分或提取的信息中包含有噪聲的問題。在利用多元校正方法進(jìn)行紅外光譜的定 量分析時(shí),常面臨參數(shù)選擇的問題(如偏最小二乘回歸中因子數(shù)選擇和最小二乘支持向量 回歸中規(guī)整參數(shù)和核參數(shù)選擇等),如果對(duì)光譜信號(hào)采用統(tǒng)一的參數(shù),常常會(huì)導(dǎo)致部分變量 的信息提取不充分或引入噪聲信息的現(xiàn)象。聚類分析屬無監(jiān)督模式識(shí)別方法,常用于樣品歸屬的劃分。如果樣本屬于同一類, 表明該類內(nèi)樣本具有較好的相似性。將聚類分析方法用于光譜相似變量的歸屬分析時(shí),同 一類內(nèi)的光譜變量包含有相似的光譜信息;而類間的光譜變量,代表了不同的成分信息?;谏鲜鰞煞矫娴姆治?,本文發(fā)明了一種基于相似波長聚類共識(shí)回歸的紅外光譜 定量分析方法和裝置。在該發(fā)明中,直接利用聚類分析后的幾個(gè)相似光譜變量區(qū)域建立多 個(gè)回歸子模型,最后對(duì)子模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行集成,這樣可以針對(duì)不同的光譜信息類選擇 不同的回歸參數(shù),更加靈活有效地提取各個(gè)光譜變量類下的有用信息。因此基于相似波長 聚類共識(shí)回歸方法是一種十分有應(yīng)用前景的紅外光譜分析方法。

      發(fā)明內(nèi)容
      在應(yīng)用紅外光譜分析技術(shù)對(duì)待測(cè)組分進(jìn)行快速分析過程中,為了解決光譜信息提 取的不準(zhǔn)確的問題。本發(fā)明提供了一種基于波長相似性聚類共識(shí)回歸的紅外光譜定量分析 方法和裝置。該方法和裝置充分利用聚類分析的“物以類聚”的特點(diǎn),將紅外光譜相似光譜 變量的分成不同的信息塊,實(shí)現(xiàn)了紅外光譜信息的充分利用和合理分配。實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)方案的裝置包括經(jīng)數(shù)據(jù)信號(hào)線相連的光譜儀、預(yù)處理器、聚類分析 器、偏最小二乘回歸模型集成器。所述的紅外光譜包括中紅外和近紅外光譜,即波長范圍為780 nm - 50000 nm。所述的預(yù)處理器采取中心化和矢量歸一化對(duì)光譜儀采集的原始信號(hào)進(jìn)行處理。所述的聚類分析器,具體包含的處理步驟如下首先計(jì)算光譜變量間的歐式距離, 其計(jì)算公式為
      權(quán)利要求
      1.基于波長相似性共識(shí)回歸紅外光譜定量分析方法和裝置,其特征在于包括經(jīng)數(shù)據(jù) 信號(hào)線相連的光譜儀、預(yù)處理器、聚類分析器、偏最小二乘回歸模型集成器;所述的紅外光譜包括中紅外和近紅外光譜,即波長范圍為780 nm - 50000 nm ; 所述的預(yù)處理器采取中心化和矢量歸一化對(duì)光譜儀采集的原始信號(hào)進(jìn)行處理。
      全文摘要
      本發(fā)明涉及基于波長相似性共識(shí)回歸紅外光譜定量分析方法和裝置,包括數(shù)據(jù)信號(hào)線相連的光譜儀、預(yù)處理器、波長篩選器、偏最小二乘回歸分析器;所述的近紅外光譜的波長范圍為780nm-50000nm。通過對(duì)光譜沿波長方向進(jìn)行聚類分析,使得一條光譜分成不同的信息塊,實(shí)現(xiàn)了多模型的構(gòu)建,克服了單模型方法對(duì)光譜信號(hào)信息提取的困難;通過對(duì)不同子模型單獨(dú)確定因子數(shù),實(shí)現(xiàn)了有效信息的充分提取,提高了紅外光譜分析模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)健性。
      文檔編號(hào)G01J3/30GK102072767SQ20101060135
      公開日2011年5月25日 申請(qǐng)日期2010年12月23日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月23日
      發(fā)明者郝勇 申請(qǐng)人:華東交通大學(xué)
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