[发明专利]一种基于加权吸光度及相似样本的汽油性质检测方法

摘要

本发明提出一种基于加权吸光度及相似样本的汽油性质检测方法，该方法对待测样本和已知样本的近红外光谱进行常规预处理后，基于已知样本的汽油性质与吸光度计算两者间的相关系数R；将该相关系数R作为权重，得到加权的样本吸光度并建立加权吸光度矩阵；再采用主成分分析方法计算加权吸光度矩阵的得分矩阵；选取得分矩阵中第一和第二主成分得到新得分矩阵；再根据新得分矩阵计算马氏距离，在已知光谱数据库中挑选与待测样本马氏距离最近的相似样本作为建模样本，并对待测样本进行预测。这种方法充分考虑了汽油性质对光谱距离的影响，有效避免分类不准确的现象，从而最终提高模型的预测精度。为炼厂准确测量汽油性质，及时调整操作参数提供重要保障。

主权项

一种基于加权吸光度及相似样本的汽油性质检测方法，其特征在于该方法对待测样本和已知样本的近红外光谱进行常规预处理后，基于已知样本的汽油性质与吸光度计算两者间的相关系数R；将该相关系数R作为权重，得到加权的样本吸光度并建立加权吸光度矩阵，其中样本包括已知样本和待测样本；再采用主成分分析方法计算加权吸光度矩阵的得分矩阵；选取得分矩阵中第一和第二主成分得到新得分矩阵；再根据新得分矩阵计算马氏距离，在已知光谱数据库中挑选与待测样本马氏距离最近的相似样本作为建模样本，从而建立一个与待测样本相适应的局部模型，并对待测样本进行预测；检测方法具有以下步骤：(1)获取待测样本的近红外光谱；(2)对待测样本和光谱库中已知样本的近红外光谱进行常规预处理；(3)计算已知样本的吸光度和汽油性质的相关系数R，如下式所示：R=Σi=1n(xi-x‾)(yi-y‾)Σi=1n(xi-x‾)2·Σi=1n(yi-y‾)2]]>式中，xi，yi(i＝1，2，…，n)分别为已知样本的吸光度和汽油性质；分别为两个变量xi，yi的平均值；n为两个变量xi，yi的样本个数；(4)将步骤(3)中相关系数R作为权重，通过下式计算得到加权的样本吸光度：xiR＝R.*xi式中，xi为已知样本和待测样本的吸光度向量，xiR为样本的加权吸光度；(5)采用主成分分析，计算加权吸光度的得分矩阵，选取得分矩阵中第一和第二主成分得到新得分矩阵；(6)利用步骤(5)所得的新得分矩阵计算待测样本与数据库样本的马氏距离，如下式所示：Mj=(t-Tj)V-1(t-Tj)T×a,]]>其中Mj是指待测样本与光谱数据库中第j个样本间的马氏距离，t为待测样本新得分向量，Tj为光谱数据库中第j个样本的新得分向量，V为样本的协方差矩阵，乘以a表示为便于比较，将光谱距离扩大a倍；(7)选择马氏距离最近的b个相似样本，建立局部模型；(8)通过局部模型对待测样本进行预测。