[發(fā)明專(zhuān)利]基于特征遷移的樣品成分含量測(cè)定方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711334521.0
• 申請(qǐng)日: 2017-12-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108152239A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 單鵬;安玉艷;趙煜輝;劉懷俊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 東北大學(xué)秦皇島分校
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/35
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/35;G01N21/3563;G01N21/359;G06K9/00
• 代理公司: 北京聯(lián)創(chuàng)佳為專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 11362
• 代理人: 劉美蓮;郭防

1.基于特征遷移的樣品成分含量測(cè)定方法，其特征在于，采用基于ELM-AE模型的標(biāo)定遷移學(xué)習(xí)方法，將目標(biāo)域待測(cè)樣品的紅外光譜數(shù)據(jù)特征映射到源域的特征空間中，然后利用源域的樣品成分含量預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)域待測(cè)樣品的成分含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征遷移的樣品成分含量測(cè)定方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

S1，采用ELM-AE模型對(duì)源域和目標(biāo)域的紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；

S2，建立基于源域特征的多元標(biāo)定模型以及源域和目標(biāo)域之間的多元標(biāo)定遷移模型；

S3，采集目標(biāo)域待測(cè)樣品的紅外光譜數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取轉(zhuǎn)換后，利用源域的多元標(biāo)定模型對(duì)所述目標(biāo)域待測(cè)樣品的成分含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于特征遷移的樣品成分含量測(cè)定方法，其特征在于，步驟S1中所述的采用ELM-AE模型對(duì)源域和目標(biāo)域的紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，具體通過(guò)以下方式獲得：

H_S＝X_S·W_S

H_T＝X_T·W_T

其中，H_S為源域的特征，H_T為目標(biāo)域的特征，X_s表示由源域的主光譜儀測(cè)得的紅外光譜數(shù)據(jù)，X_T表示由從光譜儀測(cè)得的紅外光譜數(shù)據(jù)；W_S表示源域的投影空間，W_T表示目標(biāo)域的投影空間，W_S和W_T分別由{X_S,X_S}和{X_T,X_T}的ELM-AE模型求得。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于特征遷移的樣品成分含量測(cè)定方法，其特征在于，步驟S2中所述的建立源域和目標(biāo)域之間的多元標(biāo)定遷移模型，即是求解以下公式：

min||y_T-X_TW_TMβ||₂+||y_S-X_SW_Sβ||₂

s.t.||w_S||₂＝1,||w_T||₂＝1

的最優(yōu)化問(wèn)題，其中，{X_S,y_s}表示源域數(shù)據(jù)集，{X_T,y_T}表示目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，其中X_s由主光譜儀測(cè)得，X_T由從光譜儀測(cè)得；W_S表示源域的投影空間，W_T表示目標(biāo)域的投影空間，W_S和W_T分別由{X_S,y_s}和{X_T,y_T}的ELM-AE模型求得，M表示目標(biāo)域特征到源域特征的轉(zhuǎn)移矩陣，β表示基于源域特征的多元標(biāo)定模型的回歸系數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2或4所述的基于特征遷移的樣品成分含量測(cè)定方法，其特征在于，步驟S2中所述的基于源域特征的多元標(biāo)定模型采用pls模型，利用源域特征數(shù)據(jù){H_S,y_s}建立多元標(biāo)定模型獲得回歸系數(shù)β，其中，H_S為源域的特征，y_s為源域的樣品成分含量。