[发明专利]基于高光谱技术石蜡内部组分综合等级评定

权利要求书

1.一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过高光谱分选仪分别获取石蜡样本的高光谱数据；

S2、运用主成分分析法对所得样品的高光谱数据进行等级区分；

S3、根据步骤S2的等级区分结果以及专家依据石蜡内部组分对不同等级石蜡样本对应综合评价的分数，运用Matlab软件建立BP神经网络预测模型，实现对石蜡等级的快速检测；

S4、基于SPSS软件利用上述实验数据建立合理的主成分回归模型(PCR)，得出石蜡内部组分综合等级评定结果。

2.根据权利要求1所述一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤为：

通过高光谱分选仪对每一个石蜡样本分别选取上、下、左、右、中5个感兴趣区域，每个感兴趣区域大小为100像素点，然后求5个感兴趣区域的平均光谱作为该样本的光谱数据。

3.根据权利要求1所述一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，其特征在于，所述步骤S2的具体包括如下步骤：

将上述光谱数据对石蜡进行不同等级的划分，依据主成分分析法降维原理，将多维光谱数据进行重新的数学关联，去除数据中的冗余信息，PCA后的前三组分含量达到了99.85％，选取前三组分作为判断依据划分石蜡等级。

4.根据权利要求1所述一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，其特征在于，所述步骤S3的具体包括如下步骤：

将测定石蜡组分的光谱数据与专家评分关联，建立BP神经网络预测模型。

5.根据权利要求1所述一种基于高光谱技术的石蜡内部组分综合等级评定方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤为：

依据高光谱测定样本组分的光谱数据和专家对石蜡等级的评分建立主成分回归模型，将数据标准化计算各组分变量间的共线性，多变量间存在共线性，多维变量利用因子分析法进行降维，建立标准的回归数学模型，标准回归模型是利用相关阵列间的方差关系建立的，求解原始特征方程需要同时除去方差，建立原始的数学关联方程。