[發(fā)明專利]一種激光誘導(dǎo)擊穿光譜弱監(jiān)督特征提取方法

有效

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• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113295673B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫蘭香;于海斌;陳彤;齊立峰;尚棟;謝遠明
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所
• 主分類號: G01N21/71
• 分類號: G01N21/71
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 周宇

本發(fā)明涉及一種激光誘導(dǎo)擊穿光譜弱監(jiān)督特征提取方法。本發(fā)明的目的是解決光譜數(shù)據(jù)維度過高時光譜強度?濃度回歸模型建立過程存在的的數(shù)據(jù)冗余和過擬合問題，所提出的特征選擇方法結(jié)合線性判別分析LDA，利用類內(nèi)類間散度值來對光譜各維特征進行評估和選擇，以提高實際礦漿的品位分析準確度。具體步驟為：(1)使用類內(nèi)類間散度評估每一維光譜的重要性；(2)以驗證集的均方根誤差確定輸入回歸模型的特征變量數(shù)，并最終獲得優(yōu)化的礦漿品位分析的光譜強度?濃度回歸模型。本發(fā)明所提特征選擇方法降低了數(shù)據(jù)冗余帶來建模復(fù)雜度，又因為變量選擇過程不直接使用濃度參考值，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴小，魯棒性高，可實際應(yīng)用于選礦廠現(xiàn)場監(jiān)控礦漿品位。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于光譜分析領(lǐng)域，具體是一種激光誘導(dǎo)擊穿光譜弱監(jiān)督特征提取方法。

背景技術(shù)

在選礦工業(yè)中，浮選是一種非常重要且應(yīng)用廣泛的精礦石提取方法，而浮選過程中，礦漿品位是選礦廠需要實時把握的動態(tài)生產(chǎn)指標，其波動幅度的大小直接影響著選礦效率，進而影響選礦廠經(jīng)濟效益，因此對礦漿品位的在線快速檢測具有重要研究意義。礦漿品位由礦石碎屑中指定礦物成分的含量確定，實際應(yīng)用中大多數(shù)的分析手段直接監(jiān)測礦漿的元素組成，礦物含量通常由礦漿中相應(yīng)元素含量間接獲得。

激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)(LIBS)通過采集礦漿的光譜信號，并對信號建模分析獲得礦漿組成元素的含量信息。相比于其他礦物學(xué)分析方法如拉曼光譜、X射線衍射分析、高光譜成像等具備分析時間短、可在線原位檢測的優(yōu)點；相比于其他可在線應(yīng)用的光譜學(xué)分析方法如X射線熒光譜等具有裝置簡單、可全元素同時分析的優(yōu)點，因此在礦漿品位在線監(jiān)測任務(wù)中受到越來越多研究人員的青睞。

然而原始LIBS光譜數(shù)據(jù)維度高，包含大量對成分分析無用的冗余信息，因此在將光譜信號輸入定量分析模型前對其進行特征提取的預(yù)處理工作不僅可以有效降低模型的復(fù)雜度、提高在線分析的速度進而提高選礦效率，還可以防止過擬合，提高定量分析的準確性。

現(xiàn)有的光譜特征選擇的方式有很多，但依據(jù)算法原理可分為三類：濾波式、嵌入式和包裹式。濾波式方法操作簡單，但僅能進行單一特征譜線的選擇，嵌入式方法通過在定量回歸模型的訓(xùn)練過程中對目標函數(shù)添加正則化項進行特征選擇，以上兩種方法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，依賴研究人員對所分析問題的背景知識。包裹式方法將定量回歸模型的性能作為光譜特征的評價標準，選擇最有利于定量回歸模型性能的特征子集，可能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過擬合，上述現(xiàn)有技術(shù)手段的弊端或局限性無法解決實際生產(chǎn)過程中礦漿指定元素濃度品位分析的準確性，這是實際生產(chǎn)過程遇到的難題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是解決光譜數(shù)據(jù)維度過高時光譜強度-濃度回歸模型建立過程存在的數(shù)據(jù)冗余和過擬合問題，導(dǎo)致實際生產(chǎn)過程中礦漿指定元素濃度品位分析的準確性不高，本發(fā)明所提出的特征選擇方法結(jié)合線性判別分析LDA，利用類內(nèi)類間散度值來對光譜各維特征進行評估和選擇，進一步優(yōu)化光譜強度-濃度回歸模型，應(yīng)用于實際生產(chǎn)的檢測分析，提高品位分析精度。

一種激光誘導(dǎo)擊穿光譜弱監(jiān)督特征提取方法，包括以下步驟：

離線建模的步驟：將來自同一個礦漿樣本的光譜視為同一類，多次采集不同類的礦漿樣本的激光誘導(dǎo)原始光譜數(shù)據(jù)；利用類內(nèi)類間散度值來對光譜各維特征進行評估和選擇，建立光譜強度-濃度回歸模型；

實時檢測的步驟：現(xiàn)場采集現(xiàn)場礦漿樣本的實時光譜強度數(shù)據(jù)，根據(jù)離線建模獲取的最優(yōu)變量數(shù)在實時光譜強度數(shù)據(jù)中選取對應(yīng)的光譜強度作為特征，輸入建立的光譜強度-濃度回歸模型，獲得當前礦漿樣本中指定元素的濃度含量。

所述采集礦漿樣本的光譜數(shù)據(jù)是采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀采集的。

所述離線建模的步驟包括：

S1、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始光譜數(shù)據(jù)進行譜線歸一化，用于補償?shù)入x子體波動導(dǎo)致的譜線強度波動；

S2、數(shù)據(jù)集劃分：將礦漿樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集，驗證集和測試集；