一种添加历史数据的近红外光谱特征提取方法研究
本文关键词:一种添加历史数据的近红外光谱特征提取方法研究
【摘要】:针对近红外光谱定性分析中,增加新的品种进行建模时,原有模型识别效果不够稳定的问题,提出一种在建模样本的基础上添加同类物质的历史光谱数据的特征提取方法,首先采集建模样本的近红外光谱数据,然后添加同种物质样本的历史近红外光谱数据,再对所有近红外光谱数据进行预处理,其次对所有样本数据进行偏最小二乘(PLS)特征提取得到偏最小二乘空间,并只将建模样本数据向构建的偏最小二乘空间进行投影,最后将投影后的建模数据进行正交线性判别分析(OLDA)特征提取。以玉米种子近红外光谱为研究对象,分别对建模数据添加历史近红外光谱以及不添加历史近红外光谱两种情况进行特征提取,并通过仿生模式识别(BPR)方法构建模型进行验证,实验结果表明,添加历史近红外光谱构建偏最小二乘空间的特征提取方法相对于不添加历史近红外光谱的方法,首先在增加建模集品种数量时,原有的品种识别率基本不变;其次在相同PLS维数时,所建模型对不同时间采集的测试集识别效果基本一致,证明了该方法可以提高模型稳健性。在实际应用中就可以在品种鉴别软件中将特征提取维数设置为固定值,免除了品种鉴别软件的用户在增加建模集品种时为了保证最优识别效果重新选定最优PLS参数的麻烦。
【作者单位】: 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室;中国石油大学(华东)信息与控制工程学院;
【关键词】: 近红外光谱 投影 定性分析 偏最小二乘
【基金】:国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ470377) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(15CX02103A) 国家公派访问学者项目(留金发[2014]3012号) 中国石油大学胜利学院科技计划项目(KY2015011)资助
【分类号】:O657.33
【正文快照】: 2.中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东东营257061引言近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)是介于可见光(Vis)与中红外(Mir)之间的电磁辐射波,美国材料检测协会(ASTM)将780~2 526nm的区域定义为近红外光谱谱区,是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。因为近红
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,本文编号:1051096
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