[发明专利]一种近红外定性分析模型的建立方法

权利要求书

1.一种近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1：采集样本的近红外光谱数据，并确定建模样本数据；

步骤2：对建模样本数据进行预处理；

步骤3：对建模样本数据进行偏最小二乘特征提取；

步骤4：对建模样本数据进行正交线性判别分析特征提取；

步骤5：采用支持向量机方法建立定性分析模型。

2.根据权利要求1所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，步骤1中所述采集样本的近红外光谱数据，是采用近红外光谱仪在不同时间采集样本的近红外光谱数据。

3.根据权利要求2所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，所述近红外光谱仪是测试单粒样本的微型光谱仪，或者是测试整杯样本的普通光谱仪，采集方式包括漫反射或透射。

4.根据权利要求2所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，如果有相同型号的多台近红外光谱仪，则在采集样本的近红外光谱数据时，多台近红外光谱仪所处的外部环境相同；对同一份样本，在相同的测量时间点要求在不同的近红外光谱仪上进行测量，得到对应的多条光谱数据。

5.根据权利要求1所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，步骤1中所述的确定建模样本数据，是将能够对一些不确定信息进行包容的数据作为建模样本数据，以减小光谱的变动影响模型对光谱鉴别的准确性，该些不确定信息是指样本自身属性不同、光谱采集时间不同和/或光谱采集仪器不同。

6.根据权利要求1所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，步骤2中所述对建模样本数据进行预处理，是去除或降低不确定的背景信息对光谱数据的噪声干扰，采用的预处理方法包括数据归一化处理、导数法处理、平滑处理或中心化及标准化处理。

7.根据权利要求6所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，所述不确定的背景信息是指受近红外光谱仪仪器状态、测定条件与环境影响的信息。

8.根据权利要求1所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，步骤3中所述对建模样本数据进行偏最小二乘特征提取，具体包括：

步骤31：对建模集数据进行偏最小二乘特征提取，得到偏最小二乘特征矩阵；

步骤32：利用得到的偏最小二乘特征矩阵，将经过预处理之后的建模集数据变换到偏最小二乘空间中。

9.根据权利要求8所述的近红外定性分析模型的建立方法，其特征在于，步骤3中所述建模样本数据，是指经过预处理之后的建模样本数据。