本文關(guān)鍵詞：一種添加歷史數(shù)據(jù)的近紅外光譜特征提取方法研究

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【摘要】：針對(duì)近紅外光譜定性分析中,增加新的品種進(jìn)行建模時(shí),原有模型識(shí)別效果不夠穩(wěn)定的問題,提出一種在建模樣本的基礎(chǔ)上添加同類物質(zhì)的歷史光譜數(shù)據(jù)的特征提取方法,首先采集建模樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù),然后添加同種物質(zhì)樣本的歷史近紅外光譜數(shù)據(jù),再對(duì)所有近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,其次對(duì)所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行偏最小二乘(PLS)特征提取得到偏最小二乘空間,并只將建模樣本數(shù)據(jù)向構(gòu)建的偏最小二乘空間進(jìn)行投影,最后將投影后的建模數(shù)據(jù)進(jìn)行正交線性判別分析(OLDA)特征提取。以玉米種子近紅外光譜為研究對(duì)象,分別對(duì)建模數(shù)據(jù)添加歷史近紅外光譜以及不添加歷史近紅外光譜兩種情況進(jìn)行特征提取,并通過仿生模式識(shí)別(BPR)方法構(gòu)建模型進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,添加歷史近紅外光譜構(gòu)建偏最小二乘空間的特征提取方法相對(duì)于不添加歷史近紅外光譜的方法,首先在增加建模集品種數(shù)量時(shí),原有的品種識(shí)別率基本不變;其次在相同PLS維數(shù)時(shí),所建模型對(duì)不同時(shí)間采集的測試集識(shí)別效果基本一致,證明了該方法可以提高模型穩(wěn)健性。在實(shí)際應(yīng)用中就可以在品種鑒別軟件中將特征提取維數(shù)設(shè)置為固定值,免除了品種鑒別軟件的用戶在增加建模集品種時(shí)為了保證最優(yōu)識(shí)別效果重新選定最優(yōu)PLS參數(shù)的麻煩。
【作者單位】： 中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所高速電路與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室;中國石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 投影 定性分析 偏最小二乘
【基金】：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)(2014YQ470377) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(15CX02103A) 國家公派訪問學(xué)者項(xiàng)目(留金發(fā)[2014]3012號(hào)) 中國石油大學(xué)勝利學(xué)院科技計(jì)劃項(xiàng)目(KY2015011)資助
【分類號(hào)】：O657.33
【正文快照】： 2.中國石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院,山東東營257061引言近紅外光譜(near infrared spectrum,NIR)是介于可見光(Vis)與中紅外(Mir)之間的電磁輻射波,美國材料檢測協(xié)會(huì)(ASTM)將780~2 526nm的區(qū)域定義為近紅外光譜譜區(qū),是人們?cè)谖展庾V中發(fā)現(xiàn)的第一個(gè)非可見光區(qū)。因?yàn)榻t

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