[發(fā)明專利]基于獨(dú)立分量分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910097144.2
• 申請日: 2009-03-23
• 公開（公告）號: CN101520412A
• 公開（公告）日: 2009-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林敏;方利民
• 申請（專利權(quán)）人: 中國計(jì)量學(xué)院
• 主分類號: G01N21/35
• 分類號: G01N21/35;G06N3/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司
• 代理人: 周 烽

1、一種基于獨(dú)立分量分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)采集被測物樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，包括校正集樣本和預(yù)測集樣本，對光譜數(shù)據(jù)采用離散小波變換進(jìn)行壓縮，得到壓縮后的近紅外光譜數(shù)據(jù)矩陣；用理化方法測定校正集中樣本的被測成分濃度含量，得到校正集樣本的被測成分濃度矩陣。

2)壓縮后的近紅外光譜數(shù)據(jù)矩陣經(jīng)ICA系統(tǒng)處理，被分解為各獨(dú)立成分矩陣和相應(yīng)的混合系數(shù)矩陣，得到的混合系數(shù)矩陣作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

3)將已測得的校正集樣本的被測成分濃度矩陣作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)輸出，建立網(wǎng)絡(luò)模型，并采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最終經(jīng)訓(xùn)練得到GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

4)將預(yù)測集中被測成分濃度含量未知的樣本輸入到GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，對被測成分的濃度含量進(jìn)行預(yù)測。

2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于獨(dú)立分量分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法，其特征是，所述步驟1)，具體實(shí)現(xiàn)如下：

用傅立葉變換紅外光譜儀對被測物樣本進(jìn)行掃描，得到被測物的近紅外光譜數(shù)據(jù)，一部分作為校正集，另一部分作為預(yù)測集。其中校正集樣本的被測成分濃度含量用理化方法測定，用于建模；預(yù)測集樣本的被測成分濃度含量未知，需要使用所建模型進(jìn)行預(yù)測。采用離散小波變換對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的壓縮。

3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于獨(dú)立分量分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法，其特征是，所述步驟2)，具體實(shí)現(xiàn)如下：

ICA系統(tǒng)的輸入是經(jīng)離散小波變換壓縮后的近紅外光譜數(shù)據(jù)矩陣，輸出是對應(yīng)各獨(dú)立成分的混合系數(shù)矩陣。該系統(tǒng)按獨(dú)立性要求對輸入的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分解，選取最優(yōu)的獨(dú)立成分?jǐn)?shù)得到獨(dú)立成分矩陣和相應(yīng)的各獨(dú)立成分在混合光譜中的權(quán)重系數(shù)矩陣。得到的權(quán)重系數(shù)矩陣輸入用于建立樣品的定量分析模型。

4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于獨(dú)立分量分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法，其特征是，所述步驟3)，具體實(shí)現(xiàn)如下：

將已測得的校正集樣本的被測成分濃度矩陣作為標(biāo)準(zhǔn)輸出，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立定量分析模型。采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值由遺傳算法優(yōu)化得到。根據(jù)預(yù)測的精確度和網(wǎng)絡(luò)中間隱層神經(jīng)元數(shù)之間的關(guān)系尋找最優(yōu)隱層神經(jīng)元數(shù)，經(jīng)校正集樣本訓(xùn)練得到GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于獨(dú)立分量分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法，其特征是，所述步驟4)，具體實(shí)現(xiàn)如下：利用未知被測成分濃度的預(yù)測集樣本對訓(xùn)練好的GA-BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試，輸入經(jīng)小波變換的NIR光譜數(shù)據(jù)，輸出為該NIR光譜所對應(yīng)的被測成分濃度的預(yù)測值。最后利用相關(guān)系數(shù)和預(yù)測均方根誤差作為評價(jià)指標(biāo)來判斷建模效果。