[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
| 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 | ||
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。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于安徽瑞思威爾科技有限公司,未經(jīng)安徽瑞思威爾科技有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201510587029.9/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
G06F 電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理
G06F19-00 專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計(jì)算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法
G06F19-10 .生物信息學(xué),即計(jì)算分子生物學(xué)中的遺傳或蛋白質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法或系統(tǒng)
G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真,例如:概率模型或動態(tài)模型,遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò),蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進(jìn)化的,例如:進(jìn)化的保存區(qū)域決定或進(jìn)化樹結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的,例如:結(jié)構(gòu)排序,結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系,蛋白質(zhì)折疊,結(jié)構(gòu)域拓?fù)洌媒Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶,涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的,例如:基因型–表型關(guān)聯(lián),不均衡連接,種群遺傳學(xué),結(jié)合位置鑒定,變異發(fā)生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用
- 化學(xué)處理方法和化學(xué)處理裝置
- 基礎(chǔ)化學(xué)數(shù)字化學(xué)習(xí)中心
- 化學(xué)處理方法和化學(xué)處理裝置
- 化學(xué)清洗方法以及化學(xué)清洗裝置
- 化學(xué)強(qiáng)化組合物、化學(xué)強(qiáng)化方法及化學(xué)強(qiáng)化玻璃
- 化學(xué)天平(無機(jī)化學(xué))
- 電化學(xué)裝置的化學(xué)配方
- 化學(xué)強(qiáng)化方法、化學(xué)強(qiáng)化裝置和化學(xué)強(qiáng)化玻璃
- 化學(xué)強(qiáng)化方法及化學(xué)強(qiáng)化玻璃
- 化學(xué)打尖方法和化學(xué)組合物





