[发明专利]一种提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法

权利要求书

1.一种提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法，其特征在于：

1)数据采集；

2)数据分组；

3)训练集光谱EMD扩展矩阵的生成：①对每条光谱进行EMD分解，得到一定数目的IMFs向量以及一个残差向量r_n；所有训练集的光谱都经过EMD分解就构成一定数目的IMFs矩阵以及一个残差矩阵；②其次，根据EMD分解得到的IMFs以及残差图，将上述的IMF分量按频率高低合并为高频和低频两个矩阵：把前i个IMFs矩阵合并成为高频矩阵；剩余IMFs以及残差信息合并成为低频矩阵；③将高频矩阵和低频矩阵在变量方向扩展为训练集光谱EMD扩展矩阵；

4)训练集目标值处理；

5)模型构建；

6)未知样品预测。

2.根据权利要求1所述的提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法，其特征在于：步骤2)的数据分组方法为：每类样本采用KS分组方法分成训练集和预测集两部分，将所有类的训练集和预测集集合并为总的训练集和预测集。

3.根据权利要求1所述的提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法，其特征在于：步骤4)的训练集目标值处理方法为：原始训 练集目标值如果有p类，那么用p个0，1数字来表示每个样本的目标值，其中第i个样本属于第j类，那么表示第i个样本的向量除了第j个数值为1外，其它p-1个数值都为0。

4.根据权利要求1所述的提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法，其特征在于：步骤5)所述的模型构建的方法包括偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)。