[发明专利]一种基于多尺度建模的模型传递方法

说明书

技术领域

本发明涉及化学计量学领域，尤其涉及一种基于多尺度建模的模型传递方法。

背景技术

多元校正模型是近红外光谱定量分析的基础，建立一个长期稳健、可靠、准确的数学模型是非常复杂的过程，需要消耗大量的时间、人力、物力和财力。由于模型中包含着建模样品的理化性质、装样条件、仪器状态以及环境因素等信息，因此必须对该模型能否适用于新样品或在新仪器上测定的光谱进行评价和研究，如果模型不适用，也就是说，模型在预测过程中所遇到的样本信息并非在校正过程中所包含的变异，导致预测结果偏差较大，那么就需要进行模型的传递。

模型传递，也称为仪器标准化，广义的模型传递泛指在原条件下建立的模型能够应用于新的测试条件，包括在不同的样品状态、环境条件和仪器状态等测试系统之间进行传递；狭义的模型传递一般是指使用数学方法对不同光谱仪之间的差异进行修正。本申请研究的模型传递通常指的是狭义的模型传递。目前，常用的模型传递方法主要有对模型系数b的校正、斜率/偏差（S/B）算法、直接校正（DS）算法、分段直接标准化（PDS）算法、Shenk专利算法和目标因子法等，其中应用最为普遍和最成功的是多变量校正方法，它包括DS算法和PDS算法等。

众所周知，光谱本身就是多尺度的，其包含的信息也是多尺度的。不同光谱仪的光谱之间的差异，可能只存在于一部分频率域上，其他部分的信息则是相同的。而常规的多变量校正方法是在对整个光谱层面上进行校正，没有在频率域对光谱进行划分，这样的模型传递很笼统，不够精细，精度也不够，性能自然也不好。

发明内容

本发明提供了一种基于多尺度建模的模型传递方法，本发明通过小波多尺度建模和多变量校正相结合，对光谱的频率域进行精细划分，对有差异的频率域就、进行多变量校正，从而大幅度的提高模型传递的效率和性能，详见下文描述：

一种基于多尺度建模的模型传递方法，所述方法包括以下步骤：

（1）采集主、从机仪器的原始光谱；

（2）结合小波基性和样品原始光谱的特性，选择最佳小波基对光谱进行小波多尺度分解，获取小波系数；

（3）对小波系数进行重构；对每一层重构的光谱分别进行多变量校正；

（4）对多变量校正之后的光谱建立基于偏最小二乘法和留一法交叉验证法的预测模型，得到预测模型的交叉验证均方根误差；

（5）使用权值将预测模型进行模型融合，并计算预测均方根误差和相关系数来评价模型传递效果。

所述交叉验证均方根误差具体为：

RMSECV=Σ1n(CNIR-CREF)2Σ1nCREF2]]>

式中：RMSECV为交叉验证均方根误差；n为样品数，C_NIR是样品的某一实际属性；C_REF为预测出的样品属性。

所述预测均方根误差具体为：