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[發(fā)明專利]一種基于化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對不同質(zhì)量的大曲分類的方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201510587029.9 申請日: 2015-09-15
公開(公告)號: CN105117607B 公開(公告)日: 2017-10-03
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 湯有宏;陸瑋;李安軍;劉國英;梁紹勛;周慶伍;胡邦超 申請(專利權(quán))人: 安徽瑞思威爾科技有限公司
主分類號: G06F19/00 分類號: G06F19/00;G06K9/62
代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責(zé)任公司34101 代理人: 陸麗莉,何梅生
地址: 236826 安*** 國省代碼: 安徽;34
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 化學(xué) 計(jì)量學(xué) 方法 不同 質(zhì)量 大曲 分類
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對不同質(zhì)量的大曲分類的方法,其特征是按如下步驟進(jìn)行:

步驟1:采集同一時(shí)間內(nèi)同一車間出房的m個(gè)曲塊的n種指標(biāo),從而建立一個(gè)m×n維的原始數(shù)據(jù)矩陣D;所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的列向量表示同一指標(biāo)在不同曲塊下的測量數(shù)據(jù),所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的行向量表示同一曲塊在不同指標(biāo)下的測量數(shù)據(jù);

步驟2:使用DRAUG算法對所述原始數(shù)據(jù)矩陣D進(jìn)行計(jì)算,獲得所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的主因子數(shù);

步驟2.1、由一個(gè)m維的隨機(jī)列向量和一個(gè)n維的隨機(jī)行向量進(jìn)行b倍相乘,獲得一個(gè)隨機(jī)矩陣;將所述隨機(jī)矩陣與所述原始數(shù)據(jù)矩陣D相加,獲得增廣矩陣D_aug;

步驟2.2、對所述原始數(shù)據(jù)矩陣D與增廣矩陣D_aug分別進(jìn)行奇異值分解,得到原始數(shù)據(jù)矩陣D的特征值及相應(yīng)特征值加和以及所述增廣矩陣D_aug的特征值及相應(yīng)特征值加和;

步驟2.3、分別計(jì)算原始數(shù)據(jù)矩陣D與增廣矩陣D_aug的方差,記為Var和Var_aug;

步驟2.4、根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的方差Var和增廣矩陣D_aug的方差Var_aug獲得Fisher比例值;

步驟2.5、將所述Fisher比例值轉(zhuǎn)化為顯著性水平,根據(jù)所述顯著性水平獲得原始數(shù)據(jù)矩陣D的主因子數(shù);

步驟3、利用主成分分析法獲得各個(gè)曲塊的得分序列;

步驟3.1、使用主成分分析對所述原始數(shù)據(jù)矩陣D進(jìn)行處理,得到所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的特征向量矩陣;

步驟3.2、由所述原始數(shù)據(jù)矩陣D和所述特征向量矩陣計(jì)算獲得所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的主成分;

步驟3.3、由所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的特征值和所述原始數(shù)據(jù)矩陣D特征值的總和獲得所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的特征值比值;

步驟3.4、根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的主因子數(shù),確定原始數(shù)據(jù)矩陣D中所要提取的主成分;

步驟3.5、根據(jù)所述所要提取的主成分和特征值比值計(jì)算獲得m個(gè)曲塊的綜合得分并進(jìn)行降序排序,獲得得分序列;

步驟4:使用聚類分析對所述原始數(shù)據(jù)矩陣D進(jìn)行分類;

步驟4.1、設(shè)置分類數(shù)為p;

步驟4.2、從原始數(shù)據(jù)矩陣D中隨機(jī)選擇p個(gè)行向量作為質(zhì)心,從而獲得p個(gè)質(zhì)心;分別計(jì)算剩余m-p個(gè)行向量與每個(gè)質(zhì)心的距離,從而獲得(m-p)×p維的距離矩陣;所述距離矩陣的行向量表示剩余m-p個(gè)行向量中的每個(gè)行向量分別與p個(gè)質(zhì)心的距離;所述距離矩陣的列向量表示每個(gè)質(zhì)心分別與剩余m-p個(gè)行向量的距離;從所述距離矩陣的每個(gè)行向量中選取最小值作為最小距離值,共獲得m-p個(gè)最小距離值;所述m-p個(gè)最小距離值所對應(yīng)的列數(shù),即為所述剩余m-p個(gè)行向量所屬的質(zhì)心;

步驟4.3、根據(jù)p個(gè)質(zhì)心中的每個(gè)質(zhì)心所包含的行向量,分別計(jì)算每個(gè)質(zhì)心中所包含的行向量的均值;以所述均值作為新的質(zhì)心;

步驟4.4、比較每個(gè)質(zhì)心與其相應(yīng)的新的質(zhì)心之間的距離是否小于等于所設(shè)定的閾值;若小于等于所設(shè)定的閾值,則完成所述原始數(shù)據(jù)矩陣D的分類,并獲得所述原始數(shù)據(jù)矩陣D中每個(gè)行向量所屬的質(zhì)心;否則;返回步驟4.2順序執(zhí)行。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對不同質(zhì)量的大曲分類的方法,其特征在是:所述n種指標(biāo)包括水分、酸度、糖化力、發(fā)酵力和感官評價(jià)得分。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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