本發(fā)明屬于物質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及利用光譜檢測(cè)化學(xué)成分的方法，具體是涉及一種利用光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型的方法。

背景技術(shù)：

現(xiàn)代近紅外光譜儀器的控制及數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)是儀器的重要組成部分。一般由儀器控制、采譜和光譜處理分析兩個(gè)軟件系統(tǒng)和相應(yīng)的硬件設(shè)備構(gòu)成。前者主要功能是控制儀器各部分的工作狀態(tài)，設(shè)定光譜采集的有關(guān)參數(shù)，如光譜測(cè)量方式、掃描次數(shù)、設(shè)定光譜的掃描范圍等，設(shè)定檢測(cè)器的工作狀態(tài)并接受檢測(cè)器的光譜信號(hào)。光譜處理分析軟件主要對(duì)檢測(cè)器所采集的光譜進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)定性或定量分析。對(duì)特定的樣品體系，近紅外光譜特征峰的差別并不明顯，需要通過(guò)光譜的處理減少以至消除各方面因素對(duì)光譜信息的干擾，再?gòu)牟顒e甚微的光譜信息中提取樣品的定性或定量信息，這一切都要通過(guò)功能強(qiáng)大的光譜數(shù)據(jù)處理分析軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)。

近紅外光譜分析技術(shù)分析速度快，是因?yàn)楣庾V測(cè)量速度很快，計(jì)算機(jī)計(jì)算結(jié)果速度也很快的原因。但近紅外光譜分析的效率卻取決于儀器所配備的模型的數(shù)量。比如，測(cè)量一張光譜圖，如果僅有一個(gè)模型，就只能得到一個(gè)數(shù)據(jù)，但是，如果建立了10種性質(zhì)參數(shù)模型，那么，僅憑測(cè)量的一張光譜，就可以同時(shí)得到10種分析數(shù)據(jù)。多個(gè)性質(zhì)參數(shù)模型的建立，可以大大提高近紅外光譜分析的工作效率，充分發(fā)揮它的特長(zhǎng)。

CN 101556242 B公開了一種用傅立葉紅外光譜鑒別微生物的方法，包括培養(yǎng)對(duì)照微生物；采集對(duì)照微生物的紅外圖譜；在3000-2300cm^-1和1300至700cm^-1區(qū)間內(nèi)的一個(gè)或多個(gè)譜段建立微生物鑒別模型；在上述相同的條件下培養(yǎng)待測(cè)微生物，采集待測(cè)微生物的紅外圖譜，將紅外圖譜代入微生物鑒別模型中確定待測(cè)微生物的歸屬。

目前的方法中，因?yàn)槟Ｐ偷慕凑請(qǐng)D譜的模式進(jìn)行的，或者是按照局部數(shù)據(jù)進(jìn)行的，或者是在化學(xué)計(jì)量的基礎(chǔ)上進(jìn)行匹配光譜數(shù)據(jù)，這些方法都存在建模后調(diào)整難度大，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不齊全，導(dǎo)致數(shù)據(jù)模型的校正和公式的更新和更換難度大。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種利用光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型的方法，該方法利用物質(zhì)的光譜多波長(zhǎng)特征信息和多物質(zhì)信息對(duì)應(yīng)關(guān)系的設(shè)立運(yùn)算公式。主要過(guò)程是建立完光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)后，輸入數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)數(shù)據(jù)的映射，根據(jù)映射尋找代表其規(guī)律的波長(zhǎng)組合信息，并將波長(zhǎng)組合信息與物質(zhì)成分和含量信息建立多套數(shù)據(jù)公式，然后將多套數(shù)學(xué)公式嵌入運(yùn)算服務(wù)器，運(yùn)算服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫(kù)緊密互動(dòng)，進(jìn)行新物質(zhì)檢測(cè)和數(shù)學(xué)公式的優(yōu)化。

具體的，本發(fā)明提供了一種利用光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型的方法，其特征在于物體樣品的多組光譜數(shù)據(jù)和多組化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成數(shù)據(jù)映射集合，從數(shù)據(jù)映射集合中，選取2-100個(gè)波長(zhǎng)的吸光度數(shù)值與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，確定2-100個(gè)波長(zhǎng)吸光度變化與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)變化具有定性和定量關(guān)系的K個(gè)公式，將K個(gè)公式嵌入運(yùn)算服務(wù)器，物體新樣品的光譜數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)的同時(shí)，選取上述確定的2-100個(gè)波長(zhǎng)錄入運(yùn)算服務(wù)器，計(jì)算出未進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)的物體新樣品化學(xué)數(shù)據(jù)，同時(shí)將該化學(xué)數(shù)據(jù)輸出到顯示端和數(shù)據(jù)庫(kù)，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中與新采集的光譜數(shù)據(jù)形成測(cè)量映射，與已有數(shù)據(jù)映射形成新的映射集合，其中K≥1。

具體，本發(fā)明提供了一種利用光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型的方法，該方法包括如下步驟：

步驟I：用光源照射待檢測(cè)的物體樣品A₁，然后收集物體樣品A₁反射回來(lái)的光譜，采用光譜分析設(shè)備確定所收集光譜的波長(zhǎng)及吸光度，形成物體樣品A₁的光譜數(shù)據(jù)；

步驟II：對(duì)物體樣品A₁進(jìn)行化學(xué)分析，分析其T種成分及含量，形成物體樣品的化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)；T表示成分的數(shù)量，也就是做幾種成分的分析，當(dāng)對(duì)物體分析蛋白質(zhì)和淀粉的時(shí)候，則T為2，如果增加可溶性糖，則T為3。T大于等于1，一般情況不對(duì)最大數(shù)值做限定，只要條件允許，可以對(duì)物體的成分做全分析，那樣T可能會(huì)達(dá)到20，甚至30；

步驟III：將物體A₁的光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成數(shù)據(jù)映射X1；

步驟IV：重復(fù)上述步驟I、步驟II和步驟III，對(duì)物體樣品A₂至A_n+1進(jìn)行n次重復(fù)，形成n組光譜數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的n組化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)，將光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成n組數(shù)據(jù)映射的數(shù)據(jù)映射集合；

步驟V：將上述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)映射集合中的光譜數(shù)據(jù)選取2-100個(gè)波長(zhǎng)的吸光度數(shù)值與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，確定2-100個(gè)波長(zhǎng)吸光度變化與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)變化具有定性和定量 關(guān)系的K個(gè)公式。K表示公式的數(shù)量，一般情況下K≥1，為了單獨(dú)分析多組分，K值要大于T值，也就是公式的數(shù)量一定大于成分的數(shù)量，有時(shí)為了同時(shí)進(jìn)行多組分分析，需要K值滿足如下關(guān)系式：

其中C表示組合式的含義。

為了考慮對(duì)每個(gè)成分或者是多個(gè)成分組合的檢測(cè)準(zhǔn)確，需要備用公式，也就是針對(duì)異常數(shù)據(jù)，公式出現(xiàn)無(wú)法計(jì)算的情況，應(yīng)對(duì)備用公式進(jìn)行運(yùn)算，則此時(shí)考慮備用公式時(shí)，K值則需要滿足如下關(guān)系式：

其中C表示組合式的含義。

步驟VI：將上述步驟的K個(gè)公式嵌入運(yùn)算服務(wù)器，采集物體新樣品A_X的光譜數(shù)據(jù)，將其錄入數(shù)據(jù)庫(kù)的同時(shí)，選取步驟V確定的2-100個(gè)波長(zhǎng)錄入運(yùn)算服務(wù)器，計(jì)算出未進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)的物體新樣品化學(xué)數(shù)據(jù)，同時(shí)將該化學(xué)數(shù)據(jù)輸出到顯示端和數(shù)據(jù)庫(kù)，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中與物體新樣品A_X的光譜數(shù)據(jù)形成測(cè)量數(shù)據(jù)映射，該測(cè)量數(shù)據(jù)映射與已有的數(shù)據(jù)映射形成更新的數(shù)據(jù)映射集合，作為公式的更新和更換的基礎(chǔ)。

步驟VII：根據(jù)步驟I至步驟VI所形成的數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)算服務(wù)器上的K個(gè)公式，將數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)算服務(wù)器相連，同時(shí)設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)輸入端和數(shù)據(jù)輸出端、設(shè)置運(yùn)算服務(wù)器的數(shù)據(jù)輸入端和數(shù)據(jù)輸出端，形成物體的光譜數(shù)據(jù)模型。

優(yōu)選的，上述方法中，n大于等于30。尤其優(yōu)選的，n大于等于50，更優(yōu)選的，n大于等于100。n表示樣品檢測(cè)數(shù)量，n值越大，則光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)量越大，會(huì)使得映射數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)更好的支撐公式的建立，此處限定的n值是指建立模型所需的最低樣品檢測(cè)量，最大檢測(cè)量不受限制，只要條件允許，可以將樣品檢測(cè)量增加到1000以上，甚至是10000以上。

優(yōu)選的，上述方法中，光譜的波長(zhǎng)范圍為700-2500nm。優(yōu)選的，光譜的波長(zhǎng)范圍為800-1800nm，或光譜的波長(zhǎng)范圍為1500-2500，或者是700-2500nm內(nèi)任意范圍的波長(zhǎng)范圍。。

優(yōu)選的，上述方法中，物體為化學(xué)組成成分基本相同但成分含量差異值在20％以內(nèi)的同類物體，優(yōu)選的，物體為食物類、農(nóng)產(chǎn)品類、土壤類等，優(yōu)選的為農(nóng)產(chǎn)品類，例如馬鈴 薯塊莖，小麥籽粒，西瓜、葉菜、蘋果等等。例如建立馬鈴薯的數(shù)據(jù)模型，則上述方法中，物體樣品則均為馬鈴薯樣品，而不能選擇紅薯樣品。

優(yōu)選的，上述方法中，光譜數(shù)據(jù)為納米整數(shù)級(jí)波長(zhǎng)的所有波長(zhǎng)及吸光度的數(shù)據(jù)集合。也就是說(shuō)，光譜數(shù)據(jù)不僅僅是一個(gè)圖形或者是幾個(gè)波長(zhǎng)數(shù)據(jù)，而是所選范圍內(nèi)的所有波長(zhǎng)的吸光度，哪怕某些波長(zhǎng)的吸光度為零，也要記錄入光譜數(shù)據(jù)中。

優(yōu)選的，上述方法中，光譜數(shù)據(jù)為波長(zhǎng)為800-1800nm的1001個(gè)波長(zhǎng)的波長(zhǎng)和吸光度的數(shù)據(jù)集合。

優(yōu)選的，上述方法中，光譜數(shù)據(jù)為波長(zhǎng)為1500-2500的1001個(gè)波長(zhǎng)的波長(zhǎng)和吸光度的數(shù)據(jù)集合。

本發(fā)明的方法所針對(duì)的是建立數(shù)據(jù)模型的方法，數(shù)據(jù)模型的建立中的化學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)，也成為化學(xué)計(jì)量數(shù)據(jù)，是指通過(guò)某些物質(zhì)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測(cè)量獲得的化學(xué)數(shù)據(jù)。例如馬鈴薯中的淀粉含量，需要按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)或者是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測(cè)量，也可以采用滿足國(guó)標(biāo)測(cè)量精度的儀器進(jìn)行測(cè)量。

有益效果

本發(fā)明建立數(shù)據(jù)模型的方法的有益效果體現(xiàn)在如下三個(gè)方面：

1、將光譜數(shù)據(jù)與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)庫(kù)中，進(jìn)行映射，避免了目前僅僅將光譜數(shù)據(jù)錄入化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理器中導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不獨(dú)立的缺陷，難以達(dá)到公式更新和更換，阻礙了公式的靈活變化。

2、在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)映射集合中，選取2-100個(gè)波長(zhǎng)數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)中的波長(zhǎng)數(shù)據(jù)全面，因此選取2-100個(gè)波長(zhǎng)數(shù)據(jù)與化學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)和建立公式則更加便捷，2-100個(gè)波長(zhǎng)數(shù)據(jù)可以進(jìn)行變換，摒棄了目前技術(shù)中單一波長(zhǎng)段的選擇，形成不確定分析，對(duì)波長(zhǎng)的定位不準(zhǔn)確。

3、K個(gè)公式嵌入服務(wù)器中，實(shí)現(xiàn)了公式的獨(dú)立運(yùn)算，同時(shí)也保證了運(yùn)算結(jié)果可以獨(dú)立的輸回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，而且選擇波長(zhǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，沒(méi)有必要將全部波長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，僅僅在服務(wù)器中比對(duì)2-100個(gè)波長(zhǎng)數(shù)據(jù)即可，比對(duì)效率高，又不影響原始光譜數(shù)據(jù)錄入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

附圖說(shuō)明

圖1描述了單個(gè)物體樣品的數(shù)據(jù)映射形成過(guò)程。

圖2描述了多個(gè)數(shù)據(jù)映射形成公式并嵌入服務(wù)器中的過(guò)程

圖3描述了作為新樣品光譜數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)模型中計(jì)算出樣品化學(xué)數(shù)據(jù)的過(guò)程。

圖4描述了數(shù)據(jù)模型的總體組成結(jié)構(gòu)。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例1馬鈴薯塊莖的數(shù)據(jù)模型

材料：馬鈴薯塊莖，從馬鈴薯產(chǎn)品中隨機(jī)抽取50個(gè)馬鈴薯塊莖，橫向切割，光源照射和光譜數(shù)據(jù)收集針對(duì)馬鈴薯橫切面。

設(shè)備：光源照射裝置、光譜收集裝置和光譜分析設(shè)備為整體設(shè)備或分體設(shè)備，市場(chǎng)購(gòu)買得到。

用光源照射馬鈴薯塊莖，然后收集馬鈴薯塊莖反射回來(lái)的近紅外光譜，光譜范圍為800-1800nm，采用近紅外光譜分析設(shè)備分析光譜吸光度，形成馬鈴薯塊莖的800-1800nm的近紅外光譜數(shù)據(jù)，該光譜數(shù)據(jù)具有1001個(gè)光波吸光度數(shù)據(jù)。

對(duì)馬鈴薯塊莖進(jìn)行化學(xué)分析，分析馬鈴薯塊莖的淀粉含量、維生素C含量、纖維素含量，形成馬鈴薯塊莖的化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)；

將馬鈴薯塊莖的光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成第1組數(shù)據(jù)映射；

再抽取馬鈴薯樣品49組，對(duì)隨機(jī)抽取的49組馬鈴薯塊莖按照上述方法獨(dú)立進(jìn)行處理，獲得49組光譜數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的49組化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)，將光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成50組數(shù)據(jù)映射；

在上述數(shù)據(jù)庫(kù)中的50組數(shù)據(jù)映射中，光譜數(shù)據(jù)選取3個(gè)波長(zhǎng)的吸光度數(shù)值，3個(gè)波長(zhǎng)的吸光度數(shù)值統(tǒng)一與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，確定3個(gè)波長(zhǎng)吸光度變化與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)變化具有同步關(guān)系的3個(gè)公式。

將上述步驟的3個(gè)公式嵌入運(yùn)算服務(wù)器，再采集新的馬鈴薯塊莖光譜數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)選取上述3個(gè)波長(zhǎng)錄入運(yùn)算服務(wù)器，計(jì)算出新的馬鈴薯塊莖的淀粉含量、維生素C含量、纖維素含量。同時(shí)將馬鈴薯塊莖的淀粉含量、維生素C含量、纖維素含量輸出到顯示端，并同時(shí)輸入數(shù)據(jù)庫(kù)，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中與新采集的光譜數(shù)據(jù)形成測(cè)試數(shù)據(jù)映射。

根據(jù)上述步驟確定的數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)算服務(wù)器上的3個(gè)公式，將數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)算服務(wù)器相連，同時(shí)設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)輸入端和數(shù)據(jù)輸出端、設(shè)置運(yùn)算服務(wù)器的數(shù)據(jù)輸入端和數(shù)據(jù)輸出端，形成馬鈴薯塊莖的光譜數(shù)據(jù)模型。

實(shí)施例2小麥的數(shù)據(jù)模型

材料：小麥，從小麥產(chǎn)品中隨機(jī)獲取100份，每份置于直徑10厘米的容器中，高度2cm， 光源照射和光譜數(shù)據(jù)收集針對(duì)容器中小麥堆的上平面。

設(shè)備：光源照射裝置、光譜收集裝置和光譜分析設(shè)備為整體設(shè)備或分體設(shè)備，市場(chǎng)購(gòu)買得到。

用光源照射小麥，然后收集小麥反射回來(lái)的近紅外光譜，光譜范圍為1500-2500nm，采用近紅外光譜分析設(shè)備分析光譜吸光度，形成小麥的1500-2500nm的近紅外光譜數(shù)據(jù)，該光譜數(shù)據(jù)具有1001個(gè)光波吸光度數(shù)據(jù)。

對(duì)小麥進(jìn)行化學(xué)分析，分析小麥的淀粉含量、蛋白質(zhì)含量、纖維素含量，形成小麥的化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)；

將小麥的光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成第1組數(shù)據(jù)映射；

再抽取小麥樣品99組，對(duì)隨機(jī)抽取的09組小麥按照上述方法獨(dú)立進(jìn)行處理，獲得99組光譜數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的99組化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)，將光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)錄入同一數(shù)據(jù)庫(kù)，形成100組數(shù)據(jù)映射；

在上述數(shù)據(jù)庫(kù)中的100組數(shù)據(jù)映射中，光譜數(shù)據(jù)選取8個(gè)波長(zhǎng)的吸光度數(shù)值，8個(gè)波長(zhǎng)的吸光度數(shù)值統(tǒng)一與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，確定8個(gè)波長(zhǎng)吸光度變化與化學(xué)檢測(cè)數(shù)據(jù)變化具有同步關(guān)系的7個(gè)公式。

將上述步驟的7個(gè)公式嵌入運(yùn)算服務(wù)器，再采集新的小麥光譜數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)選取上述8個(gè)波長(zhǎng)錄入運(yùn)算服務(wù)器，計(jì)算出新的小麥的淀粉含量、蛋白質(zhì)含量、纖維素含量。同時(shí)將小麥的淀粉含量、蛋白質(zhì)含量、纖維素含量輸出到顯示端，并同時(shí)輸入數(shù)據(jù)庫(kù)，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中與新采集的光譜數(shù)據(jù)形成測(cè)試數(shù)據(jù)映射。

根據(jù)上述步驟確定的數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)算服務(wù)器上的7個(gè)公式，將數(shù)據(jù)庫(kù)和運(yùn)算服務(wù)器相連，同時(shí)設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)輸入端和數(shù)據(jù)輸出端、設(shè)置運(yùn)算服務(wù)器的數(shù)據(jù)輸入端和數(shù)據(jù)輸出端，形成小麥的光譜數(shù)據(jù)模型。