申请/专利权人：黑龙江八一农垦大学

申请日：2024-04-08

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118294405A

主分类号：G01N21/359

分类号：G01N21/359;G06F18/2113;G06F18/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明适用于近红外建模数据处理领域，设计一种三阶段波长选择方法，其方法包括：首先获取近红外光谱原始数据矩阵，进行S‑G一阶导预处理得到光谱数据矩阵；计算各波长点向量与浓度向量之间的相关系数的绝对值，选择相关系数较大的波长点，此为第一阶段；再计算各波长点向量之间的相关系数，选择与其他波长点相关系数较小的波长点，此为第二阶段；最后借助于逐步回归分析，选择对模型贡献最大的波长点作为最终波长选择结果，此为第三阶段。本发明提供的一种三阶段波长选择方法，能解决在对近红外光谱数据进行建模过程中，由于波长变量之间存在共线性，导致模型预测效果较差问题，同时降低数据维度，提升模型的预测性能，是一种有效的波长选择方法。

主权项：1.一种三阶段波长选择方法，其特征在于，所述方法包括：第一阶段StageI，由若干近红外光谱数据矩阵Xn×s组成数据集，计算各波长点向量与浓度向量之间的相关系数的绝对值，选择相关系数较大的波长点作为第一阶段波长选择结果，消除自变量与因变量之间的共线性；第二阶段StageII，在第一阶段基础上，计算各波长点向量之间的相关系数，选择那些与其他波长点相关系数较小的波长点作为第二阶段波长选择结果，消除自变量之间的共线性；第三阶段StageIII，借助于逐步回归分析，选择出对模型贡献最大的波长点作为最终波长选择结果；一种三阶段波长选择方法的具体步骤如下：步骤1：利用皮尔逊相关系数计算公式计算光谱数据矩阵Xn×s每个波长与其浓度向量yn×1之间的相关系数的绝对值，得到向量rs×1，其中，n为样本总数，s为光谱波长总数；步骤2：选取阈值t1，筛选出向量rs×1中所有大于阈值t1的特征，其所对应的光谱矩阵An×m作为第一阶段波长选择结果，ms；步骤3：计算An×m各列向量之间的相关系数，得到相关系数矩阵Rm×m；步骤4：计算Rm×m除主对角线元素之外各列向量之间的均值向量μm×1和标准差向量σm×1；步骤5：选取均值阈值t2和标准差阈值t3，筛选出均值向量μm×1中所有小于t2的值，且标准差向量σm×1中所有小于t3的值，其所对应的光谱矩阵Bn×z作为第二阶段波长选择结果，zm；步骤6：在第二阶段光谱矩阵Bn×z的基础上，通过逐步回归分析进一步选择波长，逐步回归所选择的波长点即为光谱矩阵Wn×p最终波长选择结果；上述算法步骤中阈值t1，t2，t3的选择方法是根据第一阶段向量rs×1，第二阶段均值向量μm×1，第二阶段标准差向量σm×1的数据分布情况，在大于中位数的附近取一个值，确保选择的最终建模波长之间的相关性较小；对于不同的数据集，3个阈值的选择存在细微差别，可以根据实验确定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 黑龙江八一农垦大学 一种三阶段波长选择方法

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