[发明专利]一种溶解性有机物三维荧光谱图的识别比对方法有效
申请号: | 201910023685.4 | 申请日: | 2019-01-10 |
公开(公告)号: | CN111426657B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 何鹰;魏峨尊;王南达;高贝贝;李京都;王欣;刘璐;宋宗东 | 申请(专利权)人: | 华夏安健物联科技(青岛)有限公司 |
主分类号: | G01N21/64 | 分类号: | G01N21/64 |
代理公司: | 青岛博雅知识产权代理事务所(普通合伙) 37317 | 代理人: | 封代臣 |
地址: | 266555 山东省青岛市保税港*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 溶解性 有机物 三维 荧光 识别 方法 | ||
1.一种溶解性有机物三维荧光谱图的识别比对方法,其特征在于:根据被测样本荧光数据矩阵,建立与参照比对数据库各样本荧光数据相同矩阵,进行调整余弦系数计算,得到最大匹配度和综合相似度系数两个判别指标,根据最大相似度系数匹配原则,形成谱图的识别和比对信息;
将被测样品荧光光谱数据进行空白扣除、干扰消除等数据处理整理,无需过多的数学解析,即可与参照比对数据库的样本进行相似度系数的计算与匹配,从而获得快速准确的识别与判别信息;
通过对各个样本峰位置坐标和峰强度信息的识别,对峰位置坐标和峰强度等特征值进行归一化等数据处理,建立广义径向基函数概率神经网络,结合贝耶斯决策理论,实现对大样本的聚类、分类和判别,该聚类方法通过计算统计量相关系数R-SQUARE或调整的相关系数Adjusted R-SQUARE等,确定聚类类别数;
利用平行因子等算法,对水环境中溶解性有机物荧光光谱进行解析获得的三维荧光光谱数据和组成该荧光光谱的各组分三维荧光光谱数据,分别对这些数据矩阵行和列进行余弦相似度系数的计算,得到综合相似度系数,从而达到对样本的进一步分类和识别信息;
根据目的不同,在三个阶段上实现对被测样本余弦系数相似度的匹配识别,即第一阶段,在荧光光谱数据经过数据整理阶段后,通过对相关数据矩阵转置前后的余弦系数计算获得识别比对信息;第二阶段,在对样本获取峰位置坐标和峰值强度后,建立了概率神经网络聚类与分类方法,从而实现了对大样本有效的分类与识别;第三阶段,在对样本荧光光谱数据进行解析之后,即在获得解析之后的荧光光谱数据、各组分荧光光谱数据之后,仍然可以利用被测样本矩阵转置前后与参照比对数据库样本转置前后的余弦系数的比较,即通过构建的综合相似度系数进行识别和比对。
2.根据权利要求1所述的溶解性有机物三维荧光谱图的识别比对方法,其特征在于:计算余弦系数矩阵:将被测样本数据矩阵X与参照比对数据库中Y的每一个样本数据矩阵按每一列进行余弦值cosθ的计算,得到一个以激发波长数和库样本数构成的余弦值数值矩阵OriginalData.NEx×Nsamples,字段命名为R1;再将被测样本数据矩阵与参照比对数据库中的每一个样本数据矩阵按每一行进行余弦值cosθ的计算,得到又一个以发射波长数和库样本数构成的余弦值数值矩阵OriginalData.NEm×Nsamples,字段命名为R2。
3.根据权利要求1所述的溶解性有机物三维荧光谱图的识别比对方法,其特征在于:所述最大匹配度的计算为:假设余弦值0.9为被测样本与参照比对数据库样本的比对限,计算R1中每一个样本余弦值大于0.9的数目,记录文件名称为NPCorrA;计算R2中每一个样本余弦值大于0.9的数目,记录文件名称为NPCorrB;把NPCorrA与NPCorrB之和命名为最大匹配度,最大匹配度是判别被测样本与库样本是否相似的标准之一。
4.根据权利要求1所述的溶解性有机物三维荧光谱图的识别比对方法,其特征在于:所述综合相似度系数的计算为:有时,库中某些样本的最大匹配度相等,不能按照某个阈值如余弦值大于0.9的数目多少来判断与被测样本的相似性程度,可以将余弦系数阈值0.9调整大一些,以减少最大匹配度样本的数目;但最大匹配度数目的减少,有时会造成相似样本的漏判;此时,必须结合利用综合相似度系数进行判别;所述综合相似度系数的构建方法如下:
将从R1和R2中调出最大匹配度相等的样本,即这些样本的余弦系数矩阵,记录为MaxPCorrA和MaxPCorrB,分别对MaxPCorrA和MaxPCorrB中的每个样本的余弦系数求和,即和
设为匹配样本数据矩阵转置前的总系数
为匹配样本数据矩阵转置后的总系数
令,综合相似度系数R=A×B,
即:
比较各匹配文件的R数值大小(R≤1),R值越大,与被测样本的相似度越高,将R值最大的样本识别为与被测样本比对的最匹配样本。
5.根据权利要求1所述的溶解性有机物三维荧光谱图的识别比对方法,其特征在于:在构建水环境溶解性有机物三维荧光光谱数据库和进行样本比对时,将被测样本经过比对不属于本参照比对数据库成员时,自动将该样本加入参照比对数据库,从而使得数据库建设与比对同时进行,达到了参照比对数据库具有自动完善、自动更新等自动扩充功能,提高了对被测样品识别与比对范围。
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