[发明专利]一种提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法

摘要

一种提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法，把采集的近红外光谱及对应的类别目标值分成训练集和预测集；用经验模态分解(EMD)对训练集光谱进行分解；将分解得到的IMFs以及残差矩阵按频率高低分为高频和低频两个矩阵；把这两个矩阵沿变量方向扩展为增广矩阵；将单列多类的类别目标值用转化为多列两类的目标值矩阵；在增广矩阵与多列目标值之间分别建立模型；对预测集光谱以及目标值进行与预测集光谱及目标值同样处理后代入模型中预测；最后将多列两类的预测目标值矩阵转化为单列多类的预测值向量。该方法将光谱通过经验模态分解展开为增广矩阵，使定性分析的准确率大幅提高。本发明适用于分析化学领域。

主权项

一种提高近红外光谱定性分析准确度的建模方法，其特征在于：1)数据采集；2)数据分组；3)训练集光谱EMD扩展矩阵的生成：①对每条光谱进行EMD分解，得到一定数目的IMFs向量以及一个残差向量rn；所有训练集的光谱都经过EMD分解就构成一定数目的IMFs矩阵以及一个残差矩阵；②其次，根据EMD分解得到的IMFs以及残差图，将上述的IMF分量按频率高低合并为高频和低频两个矩阵：把前i个IMFs矩阵合并成为高频矩阵；剩余IMFs以及残差信息合并成为低频矩阵；③将高频矩阵和低频矩阵在变量方向扩展为训练集光谱EMD扩展矩阵；4)训练集目标值处理；5)模型构建；6)未知样品预测。