[發明專利]多模型融合的光譜波長選擇方法在審
| 申請號： | 202110256176.3 | 申請日： | 2021-03-09 |
| 公開（公告）號： | CN113049507A | 公開（公告）日： | 2021-06-29 |
| 發明（設計）人： | 陳小輝;黃劍;陳凌俊;胡志敏 | 申請（專利權）人： | 三峽大學 |
| 主分類號： | G01N21/31 | 分類號： | G01N21/31;G06F17/17;G06F17/16 |
| 代理公司： | 宜昌市三峽專利事務所 42103 | 代理人： | 成鋼 |
| 地址： | 443002 *** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 模型 融合 光譜 波長 選擇 方法 | ||
1.多模型融合的光譜波長選擇方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：將光譜劃分為多個波段區間；
步驟2：在每個波段區間上進行偏最小二乘回歸分析；
步驟3：計算每個波段對應變量的交互驗證均方差；
步驟4：找出交互驗證均方差小的波段，將這些波段區間對應的光譜吸收矩陣組合，得到新的光譜吸收矩陣；
步驟5：針對新的光譜吸收矩陣和對應的濃度矩陣，使用蒙特卡洛采樣方法從樣品集中進行多次采樣，每次采樣中去掉回歸系數小的波長點，再對采樣中篩選得到的波長變量建立偏最小二乘回歸分析模型并計算交互驗證均方差，選出交互驗證均方差最小的波長變量集，作為候選的最優波長變量集；
步驟6：重復執行步驟5多次，從步驟5得到的候選的最優波長變量集中選出重復出現、穩定的波長變量，作為最優波長變量。
2.根據權利要求1所述的多模型融合的光譜波長選擇方法，其特征在于，步驟5包括以下子步驟：
步驟5.1：針對新的光譜吸收矩陣和對應的濃度矩陣，使用蒙特卡洛采樣方法從樣品集中進行采樣，利用抽取樣本的光譜矩陣和濃度矩陣，建立偏最小二乘回歸分析模型；
步驟5.2：從采樣得到的光譜波段中去掉回歸系數小的波長點；
步驟5.3：對步驟5.2篩選得到的波長變量建立偏最小二乘回歸分析模型；
步驟5.4：重復步驟5.1～5.3進行多次采樣，計算每次采樣中篩選得到的波長變量的偏最小二乘回歸分析模型的交互驗證均方差，選出交互驗證均方差最小的波長變量集，作為候選的最優波長變量集。
3.根據權利要求2所述的多模型融合的光譜波長選擇方法，其特征在于，步驟5.2中，所述去掉回歸系數小的波長點，波長保留率根據指數衰減函數計算得到，計算式如下：
ri＝ae-ki
式中ri表示波長保留率；i表示第i次采樣；a、k均為常數，a、k的計算公式如下：
式中N表示采樣總次數，m表示參與建模的波長變量的總數量。
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