[发明专利]一种基于谱回归的近红外模型转移方法

摘要

本发明公开了一种基于谱回归的近红外模型转移方法，包括：步骤1，针对多个烟草标定样本，分别利用主机和从机进行近红外光谱采集，得到主机近红外光谱X_m和从机近红外光谱X_s；步骤2，对X_m和X_s分别进行光谱预处理；步骤3，利用谱回归方法，分别计算X_m和X_s在低维度的表示Z_m和Z_s；步骤4，利用Z_m和Z_s计算变换，将训练集烟草样本的主机近红外光谱X_trn转移为从机近红外光谱X_t；步骤5，利用从机近红外光谱X_t以及烟草样本的化学值进行建模；步骤6，利用从机对待测样品进行近红外光谱采集，然后利用步骤5建立的模型进行烟草化学成分含量的计算。本发明提供的方法，能够揭示数据的内部结构，抑制数据中的噪声和冗余特征，提高红外光谱模型转移的成功概率。

主权项

1.一种基于谱回归的近红外模型转移方法，其特征在于，包括：步骤1，针对多个烟草标定样本，分别利用主机和从机进行近红外光谱采集，得到主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs；步骤2，对主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs分别进行光谱预处理；步骤2中，对主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs作相同的光谱预处理，光谱预处理为平滑，求一阶导数，求二阶导数，标准正态校正中的至少一种；步骤3，利用谱回归方法，分别计算主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs在低维度的表示Zm和Zs；步骤3包括以下步骤：步骤3‑1，分别构建主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs的相关系数矩阵；相关系数矩阵的元素wij的计算公式如下：式中：xi为烟草样本i的近红外光谱；xj为烟草样本j的近红外光谱；N(xi)表示烟草样本xi的近邻域；N(xj)表示烟草样本xj的近邻域；σ取0.1；步骤3‑2，分别利用谱回归求解主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs的特征向量，找到h个特征向量，h的最大值为转移校正光谱的数量；步骤3‑3，利用步骤3所得的h个特征向量，分别求解主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs的投影向量集；步骤3‑4，利用下式分别对主机近红外光谱Xm和从机近红外光谱Xs进行谱回归嵌入：式中，Am为主机近红外光谱的投影向量集；As为从机近红外光谱的投影向量集；步骤4，利用Zm和Zs计算变换，将训练集烟草样本的主机近红外光谱Xtrn转移为从机近红外光谱Xt；步骤4中，利用下式计算变换矩阵F1和变换矩阵F2：式中：+表示矩阵的广义逆运算；利用下式将训练集烟草样本的主机近红外光谱Xtrn转移为从机近红外光谱Xt：步骤5，利用从机近红外光谱Xt以及烟草样本的化学值进行建模；步骤6，利用从机对待测样品进行近红外光谱采集，然后利用步骤5建立的模型进行烟草化学成分含量的计算。