[发明专利]棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法

权利要求书

1.一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于，该方法包括以下处理步骤：

步骤1：收集棉、聚酯及氨纶混纺织物随机分成校正集和预测集并且通过化学溶解法测定校正集和预测集中各混纺织物的氨纶含量；

步骤2：分别对校正集和预测集的各混纺织物进行近红外光谱扫描，获得各混纺织物的近红外光谱数据，并且对校正集和预测集的各近红外光谱进行归一化预处理；

步骤3：将预处理后的校正集的各近红外光谱作为输入向量，输入到自组织神经网络模型的输入层从而进行子集划分；

步骤4：分别将各子集根据步骤1中对应的氨纶含量通过偏最小二乘法，建立对应的子集预测模型；

步骤5：通过步骤1-步骤2中所得的预测集的各混纺织物的氨纶含量和对应的近红外光谱数据对建立的子集预测模型进行预测结果评价，从而得出预测精度最高的子集预测模型；

步骤6：将待测混纺织物通过步骤2-步骤3处理得到该待测混纺织物所对应的子集，然后通过该子集对应的精度最高的子集预测模型对该待测的混纺织物进行氨纶含量的检测。

2.根据权利要求1所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于：在步骤2中，近红外光谱扫描采用的波段为900-1700nm。

3.根据权利要求1所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于：在步骤3中，所述自组织神经网络模型的映射层数目设定为9。

4.根据权利要求3所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于，所述自组织神经网络模型的网络工作过程包括以下步骤：

步骤31：初始化为用随机数设定输入层和映射层之间的权值的初始值；步骤32：所述输入层与映射层各神经元之间进行欧式距离计算，其中映射层的第j个神经元和输入向量xi的距离计算如下：

式中，X为输入层，W_j为映射层的第j个神经元，x_i为输入向量，ω_ij为输入层第i个神经元和映射层第j个神经元之间的权值，通过计算后得到一个具有最小距离的神经元，作为获胜神经元，记为j*；

步骤33：对获胜神经元j*及其邻接神经元的权值通过如下公式进行修正，

Δω_ij＝ω_ij(t+1)-ω_ij(t)＝η(t)(x_i(t)-ω_ij(t))

式中，Δω_ij为获胜神经元j*及其邻接神经元的修正权值，

η(t)大于0小于1，t为时间；

步骤34：通过步骤32-步骤33将输入向量划分为9个子集，其中还通过如下计算公式进行验证，

式中，f为0-1的函数，用于判断输出值是否小于等于0.001或是否达到设定的迭代次数，如判断输出值小于等于0.001或达到设定的迭代次数则算法结束，否则返回步骤32，进入下一轮处理。

5.根据权利要求4所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于，所述步骤34中，所述迭代次数设定为100。

6.根据权利要求1所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于，在步骤4中，所述偏最小二乘法的数学模型通过以下公式进行建立，

X＝TV+EX

Y＝RQ+EY

式中，X为光谱矩阵，Y为氨纶含量，T为X的得分矩阵，R为Y的得分矩阵；V为X载荷矩阵，Q为Y的载荷矩阵；EX为运用偏最小二乘模型法去拟合X所引进的误差，EY为运用偏最小二乘模型法去拟合Y所引进的误差。

7.根据权利要求6所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于，偏最小二乘法的数学模型预测和检测时公式为，

Y₁＝X₁B

式中，Y₁为待测混纺织物的氨纶含量，X₁为待测混纺织物的光谱矩阵，B为回归系数。

8.根据权利要求7所述的一种棉、聚酯及氨纶混纺织物中氨纶含量的快速检测方法，其特征在于，所述回归系数B的计算公式为，

B＝T(V^tT)^-1Q

式中，T和V为混纺织物的光谱矩阵的得分矩阵和载荷矩阵，Q为混纺织物氨纶含量的载荷矩阵。