[发明专利]基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法

权利要求书

1.基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，其特征在于，步骤包括：

1)采用PCA算法对光谱数据和图像数据进行单独特征提取，并将所提取的数据融合；

2)利用Boosting-LS-SVM多源信息融合模型对麦芽糖混合物的光谱和图像特征数据进行建模，对麦芽糖混合物定量分析，具体步骤包括：

a)根据风险最小化理论确定Boosting迭代终止判断条件；

b)按照迭代终止判断条件对Boosting-LS-SVM多源信息融合模型迭代；

c)采用相关系数和均方根误差来评价Boosting-LS-SVM多源信息融合模型的预测误差；

所述迭代终止判断条件公式为：

其中C_m为第m次迭代后得到的终止指标值，且C_mC_m-1，m＞1，z表示麦芽糖混合物光谱图像综合特征向量；y表示混合物的浓度值；F_m(z)表示经过m次Boosting迭代后获得的光谱图像融合模型预测结果；β_m表示第m次迭代过程中LS-SVM基础模型的权值；a_m表示第m次迭代过程中LS-SVM基础模型的参数；n为用于建立融合模型的样本个数。

2.根据权利要求1所述的基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，其特征在于，步骤1)之前还包括获取麦芽糖混合物的光谱和图像的样本数据。

3.根据权利要求2所述的基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，其特征在于，获取麦芽糖混合物的光谱样本数据，步骤包括：

1)采用THz-TDS系统对各个浓度麦芽糖混合物进行了测量，得出光谱；

2)采用傅里叶变换获得样品的频域光谱；

3)计算不同浓度麦芽糖混合物的吸收光谱和折射率。

4.根据权利要求2所述的基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，其特征在于，将不同浓度的麦芽糖混合物薄片放置在THz-TDS系统中的移动平台上，并进行反射成像测量，获得不同浓度麦芽糖混合物的部分THz图像。

5.根据权利要求1所述的基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，其特征在于，假设有n个样本用于建立融合模型，对于第k个麦芽糖混合物，采用PCA算法对样本光谱和图像数据进行特征提取，若一个麦芽糖混合物样品的THz透射光谱样本数据和反射图像样本数据分别为：

x_k1＝{x_k1,1,x_k1,2,…,x_k1,n1}和x_k2＝{x_k2,1,x_k2,2,…,x_k2,n2} (1)

其中，x_k1和x_k2分别为第k个麦芽糖混合物的THz透射光谱数据和反射图像数据，经过特征提取后的特征向量集分别表示为：

z_k1＝{z_k1,1,z_k1,2,…z_k1,n1}和z_k2＝{z_k2,1,z_k2,2,…z_k2,n2} (2)

其中，z_k1和z_k2分别为第k个样本光谱数据和图像数据经过特征提取后的特征向量集，将光谱和图像的特征数据相融合，构成信息融合模型的第k个输入向量，表示为：

其中，z_k为第k个样本光谱和图像特征数据融合后的特征向量集；n₁为THz透射光谱样本数据，n₂为THz反射图像样本数据，n₁+n₂为总的样本数据。

6.根据权利要求5所述的基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，其特征在于，z_k的预测值可表示为：

其中K(z,z_k)为核函数，t为迭代次数，β_m表示第m次迭代过程中LS-SVM基础模型的权值；a_mk表示第k个样本在第m次迭代过程中LS-SVM基础模型的参数；z_k为第k个样本光谱和图像特征数据融合后的特征向量集；b_m为第m次迭代过程中LS-SVM基础模型的参数。