[發明專利]一種面向光譜基線校正的加權建模局部優化方法

有效

• 申請號: 202010636816.9
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111999258B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 陳華舟;許麗莉;林彬
• 申請（專利權）人: 桂林理工大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G01N21/359;G06F17/18
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本發明公開了一種面向光譜基線校正的加權建模局部優化方法。該方法將目標成分的化學值數據轉換為權重信息，結合多元散射校正預處理方法構建光譜數據加權校正方法，利用歸一化運算的特點，將回歸方程的常數項歸于無窮小量，使光譜基線偏移的數據特征不被帶入定標模型中。同時，基于樣本光譜的距離指標構造負指數函數權值，加權提取光譜數據的特征信號，為定標模型的局部優化提取具有高信噪比的信息波長變量，以降低模型復雜度，縮短建模運算時間。基于加權化學值和加權優化光譜值建立特定對象的光譜分析局部優化模型，融合即時分析技術，實現快速建模，能夠有效提高光譜定量分析模型的預測能力。

技術領域

本發明涉及近紅外、紅外光譜分析中的建模優化領域，具體涉及建模過程中的一種面向光譜基線校正的加權建模局部優化方法。

背景技術

光譜計量分析是一種快速檢測技術。它是利用不同頻率的光照射物質對象，通過對比入射光和出射光的光強能量改變產生光譜數據，并通過統計學定標方法對光譜數據進行建模和挖掘，來確定檢測對象中的特定化學成分含量。利用紅外(Mid-IR)或近紅外(Near-IR)譜段的光譜能夠實現高效率低成本、無破壞性、多成分同時快速分析，應用于農業、食品、環境等領域。為了實現高精準度的快速即時分析，Mid-IR/Near-IR需要結合多目標多層次的計量學分析方法的研究，隨著大數據智能化時代的到來，近紅外/紅外光譜分析更傾向于結合即時分析技術的應用。

即時分析技術的特點在于即測即得，然而現場測量得到的光譜數據通常包含各種噪音干擾，使得即時分析技術無法有效執行。噪音主要來自于現場環境條件多變和人工操作的不確定性，形成了光譜基線偏移和信息不確定兩種典型的干擾。基線偏移即為某樣本光譜的數據原點偏離了其他樣本的數據原點，所獲取的光譜并非真實反映該樣本的實際光譜強度，如果每個樣本都按照測量所得數據整合光譜矩陣，則該矩陣數據對應多個不同的數據原點，進而間接影響后期光譜定標效果。信息不確定即為某波長頻率的光譜響應失真，在該波長所測得的光譜數據存在測量誤差，在所設置的整個近紅外/紅外檢測譜段中有可能存在多個波長點的響應失真，從而導致后期光譜定標建模的預測精準度的下降。

由于現場環境條件難以控制、人工操作具有一定的習慣性和連續性，此類噪音無法在測量過程中進行校正，因此，有必要在光譜定標建模過程中，研究一種光譜分析的計量學方法，以解決光譜矩陣數據中所包含的基線偏移和信息不確定兩種噪音干擾，有利于推動Mid-IR/Near-IR光譜分析和即時分析技術的整合應用。基于此，本發明提出一種面向光譜基線校正的加權建模局部優化方法(簡稱基線校正加權局部優化方法，BCWLO方法)，基于Lambert-Beer定律和偏最小二乘法(PLS)建立光譜定標模型，一方面利用標準化和歸一化技術將訓練樣本的參考化學值整合成為光譜數據的加權值，通過多元散射校正(MSC)的預處理操作對光譜數據進行加權校正，以達到消除基線偏移的目的；另一方面，基于距離規則為光譜數據構造以負指數函數加權的矩陣，以此加強光譜特征信號的顯著性，利用加權光譜矩陣和歸一化參考化學值進行光譜定標訓練，能夠實現對光譜模型的局部優化。

發明內容

本發明是為近紅外、紅外光譜定量分析技術提供面向光譜基線校正的加權建模局部優化方法，即BCWLO方法。該方法能夠針對不同的分析對象，快速有效地完成光譜基線校正、實現針對不同目標成分定量檢測的局部建模優化。

數據準備：利用近紅外/紅外光譜儀器測量光譜數據，設置測量的光譜波段起止位置和光譜分辨率，以確定輸出的連續光譜波段共包含p個波長變量；將n個樣本逐次放入光譜儀中進行測量，獲得光譜響應數據矩陣A_n×p；另一方面，利用常規化學方法定量測定相同n個樣本的r個目標成分含量，作為光譜分析建模優化的參考化學值C_n×r(以下簡稱化學值)。

本發明的面向光譜基線校正的加權建模局部優化方法的具體步驟為：