[发明专利]不同近红外光谱变量优选结果融合方法及应用有效
| 申请号： | 201610136215.5 | 申请日： | 2016-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN107179292B | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 吕程序;毛文华;张小超;张俊宁;盖沙沙 | 申请（专利权）人： | 中国农业机械化科学研究院 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G01N21/3563 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 梁挥;鲍俊萍 |
| 地址： | 100083 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二维相关分析的不同近红外光谱变量优选结果融合方法，该方法包括：步骤1：测定样本近红外光谱数据与目标待测物浓度参考值；步骤2：构建浓度扰动动态光谱，进行二维相关分析；步骤3：基于二维相关分析，综合考虑邻近光谱变量共线性，识别高频优选敏感变量；步骤4：基于二维相关分析，识别独立谱区低频优选敏感变量；步骤5：得出全谱区域综合变量优选结果。本发明所述方法建立了不同算法变量优选结果的互比方法和二次筛选机制，避免单一变量优选算法局限性，在减少光谱冗余信息基础上强化关键敏感变量信息，解决多种优选变量算法下不同结果的融合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 不同 红外 光谱 变量 优选 结果 融合 方法 应用 | ||
【主权项】：
一种基于二维相关分析的不同近红外光谱变量优选结果融合方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：测定样本近红外光谱数据与目标待测物浓度参考值；步骤2：构建浓度扰动动态光谱，进行二维相关分析；步骤3：基于二维相关分析，综合考虑邻近光谱变量共线性，识别高频优选敏感变量；步骤4：基于二维相关分析，识别独立谱区低频优选敏感变量；步骤5：得出全谱区域综合变量优选结果。
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