[發(fā)明專利]一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110472572.X
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113295674B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫蘭香;于海斌;陳彤;齊立峰;尚棟;謝遠(yuǎn)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(biāo)代理有限公司 21002
• 代理人: 周宇

1.一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

離線建模的步驟：采集礦漿樣本的激光誘導(dǎo)原始光譜數(shù)據(jù)；基于S變換對原始光譜特征進(jìn)行非線性處理；將S變換后新特征輸入光譜強度-濃度的多元線性回歸模型，以交叉驗證的均方根誤差尋找最優(yōu)S變換展開頻率數(shù)；利用確定的最優(yōu)變量對應(yīng)的光譜特征優(yōu)化該回歸模型；所述離線建模包括以下步驟：

S1、數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取：對獲得的待測物質(zhì)的激光誘導(dǎo)擊穿光譜原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行光譜歸一化和特征提取處理；

S2、數(shù)據(jù)集劃分：將采集的礦漿樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集；

S3、定義頻率數(shù)N₀并賦初始值，使用S變換將訓(xùn)練集中每一張光譜特征在每一個波長位置處分解為N₀個不同頻率的光譜信號的組合，并將N₀維特征矩陣張成一維特征向量，獲取訓(xùn)練集的新特征；

S4、使用S變換后的訓(xùn)練集新特征基于交叉驗證的方式建立初始光譜強度-濃度的多元線性回歸模型；

S5、計算模型輸出的濃度結(jié)果的均方根誤差；

S6、按照步長a每次增加頻率數(shù)N₀，返回步驟S4繼續(xù)迭代建模，直到S變換的頻率數(shù)達(dá)到設(shè)定閾值N_max時停止迭代；

S7、根據(jù)交叉驗證的均方根誤差確定最優(yōu)S變換頻率數(shù)，使用最優(yōu)S變換頻率數(shù)對應(yīng)的光譜新特征建立最優(yōu)光譜強度-濃度的多元線性回歸模型，回歸模型超參數(shù)通過交叉驗證均方根誤差取最小確定；

實時檢測的步驟：利用現(xiàn)場設(shè)備采集現(xiàn)場礦漿樣本的實時光譜數(shù)據(jù)，輸入優(yōu)化的光譜強度-濃度的多元非線性回歸模型，獲取礦漿中指定元素的濃度含量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理方法，其特征在于，所述采集礦漿樣本的激光誘導(dǎo)原始光譜數(shù)據(jù)是采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀采集的。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理方法，其特征在于，所述訓(xùn)練集基于交叉驗證建立多元線性回歸模型，測試集不參與模型訓(xùn)練以及模型選擇過程，用于驗證模型的泛化性能。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理方法，其特征在于，所述使用S變換對每一張光譜在每一個波長位置處分解為N₀個不同頻率的信號的組合，包括：

將每張光譜看做一列隨波長變化的強度信號，則離散S變換表達(dá)式如公式(1)所示：

其中，x[k]為原始光譜信號，X[n]為原始信號的傅里葉變換形式，k為原始信號的波長采樣點編號，m為變換后在波長處的采樣點編號，n為變換后在頻率處的采樣點編號；S[m,n]為經(jīng)過S變換處理后的二維新光譜信號。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理方法，其特征在于，訓(xùn)練集交叉驗證均方根誤差的計算如公式(2)所示：

其中，是預(yù)測的元素濃度，y_i是真實的元素濃度，N是訓(xùn)練集的樣本量。

6.一種基于S變換的激光誘導(dǎo)擊穿光譜特征非線性處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：光譜采集設(shè)備、處理器、存儲器；所述光譜采集設(shè)備用于采集礦漿樣本的激光誘導(dǎo)原始光譜數(shù)據(jù)；所述存儲器存儲有如下程序模塊，處理器讀取程序執(zhí)行如權(quán)利要求1-5任意一項所述的方法，實現(xiàn)當(dāng)前礦漿樣本中指定元素的濃度含量預(yù)測；

離線建模程序模塊：對每張原始光譜特征進(jìn)行S變換，為數(shù)據(jù)分析模型引入非線性；將S變換后新特征輸入光譜強度-濃度的多元線性回歸模型，以交叉驗證的均方根誤差尋找最優(yōu)S變換展開頻率數(shù)；利用確定的最優(yōu)變量對應(yīng)的光譜特征優(yōu)化該回歸模型；

實時檢測程序模塊：利用現(xiàn)場設(shè)備采集現(xiàn)場礦漿樣本的實時光譜數(shù)據(jù)，輸入優(yōu)化的光譜強度-濃度的多元線性回歸模型，獲取對當(dāng)前礦漿樣本的光譜數(shù)據(jù)的實時特征提取結(jié)果，即當(dāng)前礦漿樣本中指定元素的濃度含量。