[發明專利]符合飲食限制的光譜分類

在審

• 申請號: 201710744169.1
• 申請日: 2017-08-25
• 公開（公告）號: CN107784317A
• 公開（公告）日: 2018-03-09
• 發明（設計）人: N.A.奧布賴恩;C.熊
• 申請（專利權）人: 唯亞威解決方案股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所11105
• 代理人: 邵亞麗

技術領域

本發明涉及用于符合飲食限制的光譜分類的方法和裝置。

背景技術

原材料標識(RMID)可以被用于藥物產品的質量控制，以確定未知化學品的類型等。例如，可以對化合物進行原材料標識以確定化合物的組分成分是否對應于與化合物相關聯的包裝標簽。光譜學可以以相對于其他化學技術被減少的準備和數據采集時間來促進非破壞性原材料標識。

有些人可能遵守涉及傳統或宗教的飲食限制。例如，有些猶太人可能希望只吃根據猶太法律已經被視為潔食的(Kosher)食物。同樣，有些穆斯林人可能希望只吃根據伊斯蘭法律已經被視為清真(Halal)的食物。此外，許多其他人可能遵循涉及傳統、宗教、道德規范等的其他飲食限制。潔食認證(即將食物項指定為潔食)和清真認證(即將食物項指定為清真)兩者的特征符合關于動物的屠宰的法律。例如，猶太儀式屠宰(Shechita)和伊斯蘭儀式屠宰(Zabihah)兩者需要以一次干凈利落的嘗試用非鋸齒狀刀片穿過頸部切割動物，以切斷動物的主血管以及排盡動物的血液。

發明內容

根據一些可能的實現方式，設備可以包括一個或多個處理器。一個或多個處理器可以接收標識未知樣本的光譜測量的結果的信息。一個或多個處理器可以進行未知樣本的一個或多個分類，以基于光譜測量的結果和一個或多個分類模型來將未知樣本分類到特定組中。一個或多個分類模型可以使用支持向量機(support vector machine，SVM)分類器技術。一個或多個分類模型可以涉及包括特定組的組集合。組集合的第一子集可以是包括特定組的第一元組。組集合的第二子集可以是不包括特定組的第二元組。一個或多個處理器可以基于進行未知樣本的一個或多個分類以將未知樣本分類到特定組中來提供指示到第一元組中的未知樣本的分類的信息。

根據一些可能的實現方式，所述一個或多個處理器還將：從數據結構或另一設備獲得一個或多個分類模型；并且，當進行所述一個或多個分類時，所述一個或多個處理器將：基于從數據結構或所述另一設備獲得一個或多個分類模型來進行一個或多個分類。

根據一些可能的實現方式，所述一個或多個處理器還將：基于決策值(DecVal)技術來將未知樣本分類到特定組中。

根據一些可能的實現方式，所述SVM分類器技術與線性內核相關聯。

根據一些可能的實現方式，所述一個或多個處理器還將：基于所述一個或多個分類模型，確定所述未知樣本與所述第一元組的所述特定組相關聯的第一概率以及所述未知樣本與所述第一元組的另一組相關聯的第二概率；以及基于第一概率和第二概率來將未知樣本分類到第一元組中。

根據一些可能的實現方式，所述第一元組和所述第二元組與作為潔食或非潔食的、所述未知樣本的分類相關聯。

根據一些可能的實現方式，所述第一元組和所述第二元組與作為清真或非清真的、所述未知樣本的分類相關聯。

根據一些可能的實現方式，所述未知樣本的光譜測量是與在未知樣本中的皮質醇水平相對應的光譜，皮質醇水平與在所述第一元組中的內含物相關聯。

根據一些可能的實現方式，非暫時性計算機可讀介質可以存儲一個或多個指令，所述一個或多個指令在由一個或多個處理器執行時使得一個或多個處理器接收標識由光譜儀分析的、未知樣本的光譜的信息。一個或多個指令在由一個或多個處理器執行時可以使得一個或多個處理器基于未知樣本的光譜和全局分類模型來進行未知樣本的第一分類。全局分類模型可以與支持向量機(SVM)分類器技術相關聯。全局分類模型可以包括多個組。一個或多個指令在由一個或多個處理器執行時可以使得一個或多個處理器基于未知樣本的第一分類的結果來生成局部分類模型。一個或多個指令在由一個或多個處理器執行時可以使得一個或多個處理器基于未知樣本的光譜和局部分類模型來進行未知樣本的第二分類。一個或多個指令在由一個或多個處理器執行時可以使得一個或多個處理器提供標識基于局部分類模型來將未知樣本分類到其中的元組的信息。元組可以包括多個組的子集。

根據一些可能的實現方式，所述元組是潔食元組或非潔食元組。

根據一些可能的實現方式，所述元組是清真元組或非清真元組。

根據一些可能的實現方式，其中所述一個或多個指令在由所述一個或多個處理器執行時使得所述一個或多個處理器：聚合與元組的多個組的子集有關的信息以進行未知樣本的到元組的第二分類。