[發明專利]近紅外光譜特征波長選擇方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210474552.0
• 申請日: 2022-04-29
• 公開（公告）號: CN114942233A
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 陳爭光;萬巖;許楠;王雪;楊冬風
• 申請（專利權）人: 黑龍江八一農墾大學
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 北京專贏專利代理有限公司 11797
• 代理人: 李斌

本發明適用于近紅外光譜分析技術領域，提供一種近紅外光譜特征波長選擇方法、裝置、設備和存儲介質，方法包括：獲取近紅外光譜數據中待選擇的各波長點變量；根據各波長點變量與響應變量之間的相關性度量信息，從各波長點變量中選擇與所述響應變量的相關性大于第一預設閾值的第一波長點；根據各第一波長點之間的相關性度量信息，從各第一波長點中選擇與其他第一波長點的相關性小于第二預設閾值的第二波長點。通過先選取與響應變量的相關性較大的第一波長點，再從第一波長點中選擇那些與其他第一波長點的相關性較小的第二波長點，即減少了數據的冗余，又降低了特征波長變量之間的相關性，避免變量之間的多重共線性問題，提高后續所建模型的精度。

技術領域

本發明屬于近紅外光譜分析技術領域，尤其涉及一種近紅外光譜特征波長選擇方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

近紅外光譜是介于可見光和中紅外之間的電磁輻射波，通過掃描樣品的近紅外光譜，可以得到樣品中有機分子含氫基團的特征信息，而且利用近紅外光譜技術分析樣品具有方便、快速、高效、準確和成本較低，不破壞樣品，不消耗化學試劑，不污染環境等優點，因此該技術受到越來越多人的青睞。

但是利用近紅外光譜分析技術對樣品進行分析時，涉及高維數據的建模分析，這其中往往會涉及大量的特征變量，這些特征變量中存在大量的冗余，所以一般在進行建模分析之前需要對近紅外光譜特征波長進行選擇。

現有的近紅外光譜特征波長選擇方法常用的有連續投影算法(SPA)，但是利用連續投影算法選擇特征波長變量進行建模時，容易出現模型的精度不高。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種近紅外光譜特征波長選擇方法，旨在解決現有的近紅外光譜特征波長選擇方法，其所選擇出的特征波長變量所建模型的精度低。

本發明實施例是這樣實現的，所述方法近紅外光譜特征波長選擇包括：獲取近紅外光譜數據中待選擇的各波長點變量；

根據各波長點變量與響應變量之間的相關性度量信息，從各波長點變量中選擇與所述響應變量的相關性大于第一預設閾值的第一波長點；

根據各第一波長點之間的相關性度量信息，從各第一波長點中選擇與其他第一波長點的相關性小于第二預設閾值的第二波長點，完成近紅外光譜特征波長的選擇。

本發明實施例的另一目的在于提供一種近紅外光譜特征波長選擇裝置，所述近紅外光譜特征波長選擇裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取近紅外光譜數據中待選擇的各波長點變量；

第一選擇模塊，用于根據各波長點變量與響應變量之間的相關性度量信息，從各波長點變量中選擇與所述響應變量的相關性大于第一預設閾值的第一波長點；

第二選擇模塊，用于根據各第一波長點之間的相關性度量信息，從各第一波長點中選擇與其他第一波長點的相關性小于第二預設閾值的第二波長點，完成近紅外光譜特征波長的選擇。

本發明實施例的另一目的在于提供一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行上述近紅外光譜特征波長選擇方法的步驟。

本發明實施例的另一目的在于提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行上述近紅外光譜特征波長選擇方法的步驟。