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[發明專利]基于蒙特卡洛變量組合集群的近紅外光譜變量選擇方法有效

專利信息
申請號: 201710373649.1 申請日: 2017-05-24
公開(公告)號: CN107144548B 公開(公告)日: 2019-10-29
發明(設計)人: 宦克為;韓雪艷;劉小溪;趙環;石曉光 申請(專利權)人: 長春理工大學
主分類號: G01N21/359 分類號: G01N21/359
代理公司: 長春市吉利專利事務所 22206 代理人: 李曉莉
地址: 130022 *** 國省代碼: 吉林;22
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 蒙特卡洛 變量 組合 集群 紅外 光譜 選擇 方法
【說明書】:

發明涉及基于蒙特卡洛變量組合集群的近紅外光譜變量選擇方法,屬于分析化學和光譜學領域。具體實施過程如下:首先通過蒙特卡洛采樣方法對校正集樣本進行隨機采樣,其次通過變量組合集群分析法對每個樣本子集進行特征變量選取,保留所有樣本子集的特征變量得到一個新的變量空間,之后運用變量組合集群分析法對這個新的變量空間進行進一步的特征變量選取。本發明方法不僅通過二進制矩陣采樣方法實現對變量空間的采樣,同時還通過蒙特卡洛采樣方法實現了對樣本空間的采樣,避免了樣本集合變化對變量選擇的影響。

技術領域

本發明屬于分析化學和光譜學領域,具體涉及基于蒙特卡洛變量組合集群的近紅外光譜變量選擇方法

技術背景

近紅外的光譜頻段為780nm~2500nm,光譜信息源來源于有機物的含氫基團的倍頻和合頻吸收,近紅外光譜分析技術能夠廣泛的應用與物質的定性分析和定量分析領域,因此該項技術被譽為“具有提高全球農業分析能力的潛力技術”。由于近紅外光譜具有上百個光譜波段,當儀器采集這些波段時除了樣品自身的信息以外還包含了大量的外界信息,如噪音、樣品背景干擾等。所以在分析研究中,變量選擇對數據分析和建模有著及其重要的影響。進行變量選擇,實際就是對變量的重要性來進行合理評價。

現在,國內外主要應用的變量選擇方法有蒙特卡羅無信息變量刪除法(MonteCarlo based UVE,MC-UVE,參見W-S Cai,Y–K Li,X-G Shao,A Variable selectionmethod based on uninformative variable elimination for multivariatecalibration of near-infrared spectra[J],Chemometr,Intell.Lab.Syst.2008,90,188-194)、遺傳學算法(genetic algorithm,GA,參見Leardi R,Gonzalez AL,Geneticalgorithms applied to feature selection in PLS regression:how and when to usethem,Chemom Intell Lab Syst,1998,41,195-207)、隨機蛙跳算法(Random Frog,RF,參見朱逢樂何勇邵詠妮應用近紅外高光譜成像預測三文魚肉的水分含量光譜學與光譜分析2015-1,113-117)、迭代保留有信息變量法(iteratively retains informativevariables IRIV,參見Yong-Huan Yun,Wei-Ting Wang,Min-Li Tan,Yi- Zeng Liang,Hong-Dong Li,Dong-Sheng Cao,Hong-Mei Lu,Qing-Song Xu,A strategy thatiteratively retains informative variables for selecting optimal variablesubset in multivariate calibration,Anal.Chim.Acta,2014,807,36-45)、競爭自適應重采樣方法(CARS,參見H-D Li,Y-Z Liang,Q-S Xu,D-S Cao,Key wavelengths screeningusingcompetitive adaptive reweighted sampling method for multivariatecalibration,Anal.Chim.Acta,2009,648,77-84)、變量組合集群分析法(variablecombination population analysis VCPA,參見Yong-Huan Yun,Wei-Ting Wang,Bai-Chuan Deng,Guang-Bi Lai,Xin-Bo Liu,Da-Bing Ren,Yi-Zeng Liang,Wei Fan,Qing-Song Xu,Using variable combination population analysis for variable selectionin multivariate calibration,Anal.Chim Acta,2015,862,14-23)]等。

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