[发明专利]一种近红外光谱的分类方法有效
| 申请号： | 201510016679.8 | 申请日： | 2015-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN104616022B | 公开（公告）日： | 2018-08-10 |
| 发明（设计）人： | 周扬;刘铁兵;李津蓉;施秧;陈正伟 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州知通专利代理事务所(普通合伙) 33221 | 代理人： | 应圣义 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明适用于光谱分析领域，提供了一种近红外光谱的分类方法，所述方法包括：获取待分类近红外光谱样本，并根据所述待分类近红外光谱样本获取验证集样本；通过稀疏降维方法利用校正集样本获取最优分类分割面，并使所述校正集和验证集光谱向最优分类分割面投影，完成光谱的压缩变换；根据所述投影通过变换压缩获取所述验证集样本的目标校正集样本，将所述目标校正集样本作为所述验证集样本的学习字典，并根据所述学习字典对所述验证样本集进行分类。本发明实施例，省去了根据校正样本集训练学习字典的繁琐过程，提高了近红外光谱的分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 近红外光谱 样本 分类 验证集 字典 目标校正 分割面 样本集 光谱 投影 校正集样本 压缩 繁琐过程 分类效率 光谱分析 稀疏降维 训练学习 样本获取 校正集 校正 验证 学习 | ||
【主权项】：
1.一种近红外光谱的分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取待分类近红外光谱样本，并根据所述待分类近红外光谱样本获取验证集样本；通过稀疏降维方法利用校正集样本获取最优分类分割面，并使所述校正集和验证集光谱向最优分类分割面投影，完成光谱的压缩变换；根据所述投影通过变换压缩获取所述验证集样本的目标校正集样本，将所述目标校正集样本作为所述验证集样本的学习字典，并根据所述学习字典对所述验证样本集进行分类；其中，所述通过稀疏降维方法利用校正集样本获取最优分类分割面，并使所述校正集和验证集光谱向最优分类分割面投影，完成光谱的压缩变换，具体包括以下步骤；若近红外光谱矩阵为X(n×p)，其中X为校正集样本，n为样本数量，p为光谱数据维度，现有将n个样本分为K类的问题，定义nk为第k类样本的个数，可知![]()
投影面搜在寻过程中定义样本总类内散度矩阵Swithin和类间离散度矩阵Sbetween，![]()
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其中，xkj为第k个样本类中的第j个样本，![]()
为第k类样本的均值，![]()
为所有样本的均值；寻找最优投影方向的过程可以等同为式下述公式所示的优化问题：![]()
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在获得最优投影方向后，可进一步对近红外光谱进行降维，由于Sbetween的秩q
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