[發明專利]一種基于化學計量學方法對不同質量的大曲分類的方法有效
| 申請號: | 201510587029.9 | 申請日: | 2015-09-15 |
| 公開(公告)號: | CN105117607B | 公開(公告)日: | 2017-10-03 |
| 發明(設計)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)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任公司34101 | 代理人: | 陸麗莉,何梅生 |
| 地址: | 236826 安*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 化學 計量學 方法 不同 質量 大曲 分類 | ||
技術領域
本發明涉及不同質量大曲的分類方法,屬釀酒科學與工程技術領域。
背景技術
大曲是釀酒發酵的動力,是一種富含釀酒所需要的菌系、酶系、物系的復合載體。目前白酒都是利用大曲作為釀酒的原料,大曲的曲質對出酒率和酒質有很大的影響,因此,科學、合理、有效地判斷大曲質量極為重要。目前,我國對于白酒的大曲質量大多是通過感官指標以及部分理化指標來判定的,如目前大多數企業制定的關于大曲質量的內部標準中,通過經驗地確定各級質量的大曲對應指標的閾值,來實現對大曲的質量分級。這種評曲方法的科學性有待考究。
目前,有研究通過經驗地確定判斷大曲質量的各指標權重,來計算各塊大曲的綜合指標。這種方法雖然有效地簡化了原始指標,但是經驗地確定各指標權重無科學的理論基礎作支撐。還有研究應用主成分分析方法對大曲質量的理化指標體系進行綜合評價,把原來眾多具有一定相關性的多個指標重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。其中綜合指標由選取的主成分及相應方差貢獻率計算所得,主成分個數的確定有2個標準:方差的累積貢獻率在80%以上或特征值大于1。這種主成分個數的確定方法偏于經驗,當原始數據中隨機噪聲較大時,經驗地確定主成分個數可能會使綜合評價的結果產生誤差。因此,選用DRAUG算法確定原始矩陣的主因子數,以科學合理地得到綜合得分結果,并使用K-means算法對主成分分析的結果進行分類,以驗證主成分分析方法的計算結果。
發明內容
本發明是為了克服現有技術存在的不足之處,提供一種基于化學計量學方法對不同質量大曲的分類方法,以期能科學、合理、有效地區別出不同質量的大曲,從而提高大曲質量判斷結果的準確性。
本發明為解決技術問題采用如下技術方案:
本發明一種基于化學計量學方法對不同質量大曲的分類方法的特點是按如下步驟進行:
步驟1:采集同一時間內同一車間出房的m個曲塊的n種指標,從而建立一個m×n維的原始數據矩陣D;所述原始數據矩陣D的列向量表示同一指標在不同曲塊下的測量數據,所述原始數據矩陣D的行向量表示同一曲塊在不同指標下的測量數據;
步驟2:使用DRAUG算法對所述原始數據矩陣D進行計算,獲得所述原始數據矩陣D的主因子數;
步驟2.1、由一個m維的隨機列向量和一個n維的隨機行向量進行b倍相乘,獲得一個隨機矩陣;將所述隨機矩陣與所述原始數據矩陣D相加,獲得增廣矩陣D(aug);
步驟2.2、對所述原始數據矩陣D與增廣矩陣D(aug)分別進行奇異值分解,得到原始數據矩陣D的特征值及相應特征值加和以及所述增廣矩陣D(aug)的特征值及相應特征值加和;
步驟2.3、分別計算原始數據矩陣D與增廣矩陣D(aug)的方差,記為Var和Var(aug);
步驟2.4、根據所述原始數據矩陣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比例值轉化為顯著性水平,根據所述顯著性水平獲得原始數據矩陣D的主因子數;
步驟3、利用主成分分析法獲得各個曲塊的得分序列;
步驟3.1、使用主成分分析對所述原始數據矩陣D進行處理,得到所述原始數據矩陣D的特征向量矩陣;
步驟3.2、由所述原始數據矩陣D和所述特征向量矩陣計算獲得所述原始數據矩陣D的主成分;
步驟3.3、由所述原始數據矩陣D的特征值和所述原始數據矩陣D特征值的總和獲得所述原始數據矩陣D的特征值比值;
步驟3.4、根據所述原始數據矩陣D的主因子數,確定原始數據矩陣D中所要提取的主成分;
步驟3.5、根據所述所要提取的主成分和特征值比值計算獲得m個曲塊的綜合得分并進行降序排序,獲得得分序列;
步驟4:使用聚類分析對所述原始數據矩陣D進行分類;
步驟4.1、設置分類數為p;
步驟4.2、從原始數據矩陣D中隨機選擇p個行向量作為質心,從而獲得p個質心;分別計算剩余m-p個行向量與每個質心的距離,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個行向量中的每個行向量分別與p個質心的距離;所述距離矩陣的列向量表示每個質心分別與剩余m-p個行向量的距離;從所述距離矩陣的每個行向量中選取最小值作為最小距離值,共獲得m-p個最小距離值;所述m-p個最小距離值所對應的列數,即為所述剩余m-p個行向量所屬的質心;
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