[发明专利]用于确定物质或材料的特性的装置和方法

权利要求书

1.用于确定物质或材料的特性、尤其是粘接剂的粘性的方法，其特征在于，模型(106)包括多个模块(A...Z)，所述模块构造成用于根据输入参量(S1...Sxx)处理数据，其中，所述多个模块(A...Z)中的模块(D)构造成用于确定(212)输出参量(k1...kn)，所述输出参量表征物质或材料的特性，其中，在选择中能够选择所述输出参量(k1...kn)中的被确定的至少一个输出参量，其中，识别(202)所述选择并且根据所述选择确定(204)所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量，所述至少一个输入参量的数据由所述模型(106)处理，其中，选择(206)所述模块(A...Z)中的至少一个模块以用于处理用于所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述选择或者根据所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量确定(208)所述模块(A...Z)中的至少一个模块，所述至少一个模块根据所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量的数据确定预处理的数据，其中，根据所述预处理的数据确定所述输出参量(k1...kn)中的至少一个输出参量。机器学习算法。由此选择数据预处理，该数据预处理适配于待确定的特性或相应的输入参量。由此能够实现干扰参量消除、器具独立性或者维度或特征选择。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，模块(D)包括多个预限定的分类和/或回归模型，其中，根据所述选择，选择(210)至少一个分类模型和/或至少一个回归模型以用于确定所述输出参量(k1...kn)中的至少一个输出参量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对表征粘接剂的粘性的输出参量(k1...kn)的确定而言，选择(210)偏最小二乘回归。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量表征光谱数据、热分析方法数据或流变学方法数据。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，针对表征粘接剂的粘性的输出参量(k1...kn)的选择而言，选择(204)输入参量(S1)，所述输入参量表征在中红外(FTIR)中的光谱数据。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，针对表征粘接剂的粘性的输出参量(k1...kn)的选择而言，选择(208)模块(A)以用于预处理至少一个输入参量(S1)，所述模块包括用于使噪音最小化的Sawitzky-Golay过滤和用于以计算的方式消除该输入参量(S1)的数据中的偏差的SNV变换。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，针对表征粘接剂的粘性的输出参量(k1...kn)的选择而言，选择(210)模块(B)以用于预处理至少一个输入参量(S1)，所述模块构造成借助通过正交减法消除误差(EROS)来实施干扰参量消除。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，针对表征粘接剂的粘性的输出参量(k1...kn)的选择而言，选择(210)模块(C)以用于预处理至少一个输入参量(S1)，所述模块构造成用于实施逐步变量选择，以便选择与所述输出参量最相关的至少一个输入参量(S1)。

10.用于确定尤其是粘接剂的特征参量的装置(100)，其特征在于，所述装置包括多个处理器(102)和用于模型(106)的至少一个存储器(104)，所述处理器构造成用于实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

11.计算机程序，其特征在于，所述计算机程序包括计算机可读的指令，在计算机上实施所述指令时运行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

12.计算机程序产品，其特征在于，设有机器可读的存储介质，在所述存储介质上存储有根据权利要求11所述的计算机程序。