[发明专利]一种混合物成分闪速定性识别方法

摘要

本发明涉及一种混合物成分闪速定性识别方法，首先，将待测对象的样本送入DAD检测系统获得DAD数据X并建立数学模型；然后，从标准光谱曲线库中提取待识别物质的标准光谱曲线s*；再将X和s*输入含噪识别算法进行识别，获得阳性或者阴性的识别结果；所述含噪识别算法通过引入一个行向量wT，得到公式yT＝wT×X→s*T，以判断DAD数据X中是否包含光谱曲线s*；如果数据X中存在向量s*T，则yT和s*T将在形态上一样，否则，yT和s*T在形态上具有较大差别，因此，建立含噪向量误差模型；然后采用牛顿法求解公式计算雅各比矩阵，得到牛顿迭代公式计算曲线yT；最后，判断DAD数据X中是否含有目标成分的光谱s*T。本发明能够快速实现溶液中特定组成物质的定性识别。

主权项

1.一种混合物成分闪速定性识别方法，首先，将待测对象的样本送入DAD检测系统获得DAD数据X；然后，对数据X建立如公式(1)所示的数学模型式中，变量n表示样本中所含成分的个数；行向量表示各个成分的光谱曲线；列向量a_i,i＝1,2,…,n各个成分的流出曲线；列向量c是溶剂携带溶液流经DAD检测器时形成的单峰曲线；函数的功能是向参数中添加不同的高斯白噪声；D_i是a_i和s_i的外积，代表只含有第i个成分的DAD数据；所有成分的DAD数据之和就形成了整个样本的DAD数据X；数据X的下标t代表数据的时间轴采样；数据X的下标w代表光谱的波长；从标准光谱曲线库中提取待识别物质的标准光谱曲线s*，并将X和s*输入含噪识别算法进行识别，获得阳性或者阴性的识别结果；其特征在于：所述含噪识别算法为了判断DAD数据X中是否包含了光谱曲线s*，通过引入一个行向量wT，得到公式(2)yT＝wT×X→s*T   (2)其中，yT是根据数据X和该行向量wT产生的一条曲线；符号→表示yT逼近s*T；如果数据X中存在向量s*T，则yT和s*T将在形态上一样，否则，yT和s*T在形态上具有较大差别,因此，建立由公式(3)所示的含噪向量误差模型：其中，符号表示向量的2范数；为了方便公式(3)的求解，重写公式(3)如公式(4)：其中，是t个行向量，其每个元素的值都是向量的平均值；矩阵是行向量每个元素减去自己均值的行向量；矩阵经过一个线性变换变为矩阵使得的列向量之间不相关，且即设定其中，d＝[d,d,…,d]是与wT相对应的一个常数向量，则公式(4)可以被写为根据Karush‑Kuhn‑Tucher条件，公式(7)的解满足如下方程其中,s*T(j)表示曲线s*T的第j个元素的数值；采用牛顿法求解公式(8)计算雅各比矩阵：因此，可以得到如公式(10)所示的牛顿迭代公式曲线yT可以按照公式(11)计算而来最后，根据公式(12)所示的判据来判断DAD数据X中是否含有目标成分的光谱s*T：其中，ε的值根据公式(3)求解；ε*是提前设定好的一个很小的数。