[发明专利]一种基于光谱线性表示的油品性质预测方法有效
| 申请号： | 201711166539.4 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN107958267B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 焦一平;费树岷;陈夕松 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01N21/359;G01N21/3577 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及一种基于光谱线性表示的油品性质预测方法；对校正集及测试样本的近红外光谱数据进行主成分分析，提取主成分分析得到的得分矩阵中前k个主成分建立主成分空间，并在主成分空间中基于欧式距离寻找到与测试样本最近的n个校正集中的油品样本，称为邻近样本；计算邻近样本的近红外光谱权值w；利用近红外光谱权值w对邻近样本的性质值进行加权，即得到测试样本的性质值预测。本发明通过具有特定权值的线性组合对测试样本进行预测，结合了参数模型和非参数模型的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 光谱 线性 表示 油品 性质 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于光谱线性表示的油品性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)首先对校正集及测试样本的近红外光谱数据进行主成分分析，提取主成分分析得到的得分矩阵的前k个主成分建立主成分空间，并在主成分空间中基于欧式距离寻找到与测试样本最近的n个校正集中的油品样本，称为邻近样本；2)计算邻近样本的近红外光谱权值w，所述w加权线性组合与测试样本的近红外光谱之差的二范数最小，且w加权线性组合与测试样本的近红外光谱的和值为1；3)利用近红外光谱权值w对邻近样本的性质值进行加权，即得到测试样本的性质值预测。
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