[發(fā)明專利]可消除同一類型近紅外光譜糖度檢測設(shè)備臺間差的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011209892.8
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112504992B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高海根;劉燕德;鄧家超;張子豪;萬祉俁;劉曉龍;林同征
• 申請（專利權(quán)）人: 華東交通大學(xué)
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 嘉興中創(chuàng)致鴻知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 33384
• 代理人: 趙麗麗

1.可消除同一類型近紅外光譜糖度檢測設(shè)備臺間差的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：隨機選取一批近紅外檢測設(shè)備，每臺設(shè)備安裝同一糖度分選模型，測試同一批水果樣品，將得到的光譜信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入值，將每臺設(shè)備糖度預(yù)測值作為輸出值，找到二者之間的隱式映射關(guān)系，并建立對應(yīng)的方程組，然后對上述方程組進行求解；

S2：若上述方程組的系數(shù)矩陣方陣大于1，則通過增加樣品個數(shù)來降低其譜半徑，若增加樣品個數(shù)不能降低譜半徑，則改變近似方法；如果譜半徑小于1，則通過增加樣品個數(shù)來降低水果真實糖度值與預(yù)測值之間的誤差；

S3：上述光譜信息，即為通過選取近紅外光譜圖中的較為獨立的峰，并將其峰強作為光譜信息，此處的較為獨立的峰即為和相鄰峰重疊較少的峰；

S4：上述的糖度預(yù)測值即通過PLS搭建的數(shù)學(xué)模型預(yù)測出與每一個光譜信息對應(yīng)的糖度；

S5：通過概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對上述樣品個數(shù)和預(yù)測誤差進行模型訓(xùn)練，直至訓(xùn)練誤差為0為止，并確定樣品個數(shù)N；

S6：以N為樣品個數(shù)，通過近紅外設(shè)備以及糖度計分布測量樣品的糖度，再通過PLS訓(xùn)練獲得水果糖度預(yù)測模型，該模型安裝在不同設(shè)備上，預(yù)測的糖度間的誤差可忽略不計。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的可消除同一類型近紅外光譜糖度檢測設(shè)備臺間差的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層包括輸入層、模式層、累加層和輸出層。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的可消除同一類型近紅外光譜糖度檢測設(shè)備臺間差的方法，其特征在于，所述輸入層為每個神經(jīng)元均為單輸入單輸出，其傳遞的函數(shù)為線性關(guān)系，其作用是將輸入信息用分布函數(shù)的方式表示。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的可消除同一類型近紅外光譜糖度檢測設(shè)備臺間差的方法，其特征在于，所述模式層與輸入層通過連接權(quán)值W相連接，模式層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為：g(Z_i)＝exp[(Z_i-1)/s*s]，其中Zi為該層第i個神經(jīng)元的輸入，s為均方差。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的可消除同一類型近紅外光譜糖度檢測設(shè)備臺間差的方法，其特征在于，所述累加層具有線性求和功能，其神經(jīng)元數(shù)與欲分的模式數(shù)目相同。