[发明专利]基于成分结构特征的品种鉴别方法与系统

说明书

本发明提供了一种基于成分结构特征的品种鉴别方法与系统，涉及品种鉴别技术领域，该方法包括获取待鉴别样本中所含目标成分物质的含量数据；将该含量数据转化为相对百分比闭合结构特征的成分数据；根据该成分数据建立样本指标矩阵；将该样本指标矩阵转换到欧几里得空间得到新样本指标矩阵；根据该新样本指标矩阵鉴别待鉴别样本的品种，获得待鉴别样本的鉴别正确率。本发明实施例提供的基于成分结构特征的品种鉴别方法与系统，可以更加客观和可靠地鉴别物质品种，有效提高鉴别准确率。

技术领域

本发明涉及品种鉴别技术领域，尤其是涉及一种基于成分结构特征的品种鉴别方法与系统。

背景技术

品种鉴定是对人工选择的、具有一定区域分布与成分特征的群体进行评定的过程。

现实中成分数据是普遍存在的，如经济学中的产业构成数据、地质学中的岩石成分数据、各年龄段人口的比例数据、油料作物中不同脂肪酸含量占比数据等等。与常规数据相比，成分数据在分析应用上有自身的独特优势，例如：成分数据能够反映数据与数据间的相对关系；成分数据中不同指标变量间的相互约束关系可以增强模型结构的整体性，有利于对整体性特征进行综合分析，同时，也有利于进一步剖析指标变量间的结构性、差异性、关联性等特征。

目前，尚没有利用物质的成分结构特征对物质的品种进行鉴别的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于成分结构特征的品种鉴别方法与系统，可以通过待鉴别样本的目标成分物质的结构特征对品种进行鉴别，更加客观和可靠的鉴别物质品种，提高鉴别准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于成分结构特征的品种鉴别方法，包括：获取待鉴别样本中所含目标成分物质的含量数据；将该含量数据转化为相对百分比闭合结构特征的成分数据；根据该成分数据建立样本指标矩阵；将该样本指标矩阵转换到欧几里得空间得到新样本指标矩阵；根据该新样本指标矩阵鉴别待鉴别样本的品种，获得待鉴别样本的鉴别正确率。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，在上述根据该新样本指标矩阵鉴别该待鉴别样本的品种，获得该待鉴别样本的鉴别正确率的步骤之后，还包括：根据该新样本指标矩阵，应用交叉验证法获得该待鉴别样本的平均鉴别正确率。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述将该含量数据转化为相对百分比闭合结构特征的成分数据的步骤，包括：应用闭合运算法，将待鉴别样本所含目标成分物质的含量数据转化为单个成分物质含量占总含量的百分比数据；根据该百分比数据构造反映该目标成分物质结构特征的成分数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述根据该成分数据建立样本指标矩阵的步骤，包括：依据检出限LOD值，运用稳健极大似然估计方法，对该样本指标矩阵中的未检出值进行估计，得到估计数据；用该估计数据替换该未检出值，以建立完整的样本指标矩阵。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述将该样本指标矩阵转换到欧几里得空间得到新样本指标矩阵的步骤，包括：应用等距对数比转换法将该样本指标矩阵从单形空间转换到欧几里得空间得到新样本指标矩阵。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述根据该新样本指标矩阵鉴别该待鉴别样本的品种，获得该待鉴别样本的鉴别正确率的步骤，包括：对该新样本指标矩阵进行数据标准化处理；根据该数据标准化处理后的新样本指标矩阵，运用正交偏最小二乘判别法，基于费希尔判别准则获得该待鉴别样本的品种鉴别结果；根据该品种鉴别结果获取该待鉴别样本的鉴别正确率。