[发明专利]筛选模型建立方法、光谱筛选装置及方法

权利要求书

1.一种筛选模型建立方法，其特征在于，应用于录井气体筛选，所述方法包括：

获得Z个原始样本，并将所述Z个原始样本输入预设的分类模型进行训练得到第一筛选模型；其中，每个原始样本都包含一组混合气体中的待检测气体的拉曼光谱信息以及该组混合气体中各种待检测气体的浓度信息，所述拉曼光谱信息包括多个波长对应的子光谱；

从所述Z个原始样本中选择V个原始样本作为目标子样本集，根据所述目标子样本集对所述第一筛选模型进行修正，得到与该目标子样本集对应的子模型；

将所述目标子样本集中的一个作为目标样本，针对多个预设的波长分别对该目标样本的光谱进行变化处理，根据处理后的光谱及该目标子样本集对应的子模型得到所述多个预设波长对应的稳定变化值集合，所述稳定变化值集合包括每种待检测气体对应的稳定变化值；

重复选取目标子样本集的动作，获得多个目标子样本集对应的稳定变化值集合；

对所述多个目标子样本集对应的稳定变化值集合进行平均处理，得到集成稳定值矩阵；

根据预设条件预设条件筛选集成稳定值，将原始样本中满足预设条件预设条件的集成稳定值所对应的子光谱构建修正光谱；

将所述修正光谱以及该修正光谱所对应的待检测气体的浓度作为校正样本输入第一筛选模型，获得第二筛选模型。

2.根据权利要求1所述的筛选模型建立方法，其特征在于，所述将所述目标子样本集中的一个作为目标样本，针对多个预设的波长分别对该目标样本的光谱进行变化处理，根据处理后的光谱及该目标子样本集对应的子模型得到所述多个预设波长对应的稳定变化值集合的步骤包括：

依次将目标样本的多个波长的光谱中一个波长的子光谱作为目标子光谱；

将目标子光谱的强度增加第一预设值得到处理后的第一光谱，将目标子光谱强度减弱第二预设值得到处理后的第二光谱，分别将所述第一光谱和所述第二光谱输入所述目标样本对应的子模型中，分别得到第一光谱的第一预测结果以及第二光谱的第二预测结果；第一预测结果及第二预测结果均包括多种待检测气体的预测浓度；

分别将第一预测结果和第二预测结果中同一种待检测气体的预测浓度相减，得到所述目标样本中每种待检测气体对应该波长的稳定变化值。

3.根据权利要求1所述的筛选模型建立方法，其特征在于，所述原始样本的获取步骤为：

将待检测气体的拉曼光谱信息映射到非线性空间，得到每种待检测气体的拉曼光谱信息的波长；

将混合气体的拉曼光谱信息中非待检测气体拉曼光谱信息的波长对应的子光谱过滤。

4.根据权利要求1所述的筛选模型建立方法，其特征在于，所述方法还包括，

将混合气体的拉曼光谱信息以及该混合气体中待检测气体的浓度输入第二筛选模型，对第二筛选模型进行调整。

5.一种光谱筛选装置，其特征在于，所述装置包括：

训练模块，获得Z个原始样本，并将所述Z个原始样本输入预设的分类模型进行训练得到第一筛选模型；其中，每个原始样本都包含一组混合气体中的待检测气体的拉曼光谱信息以及该组混合气体中各种待检测气体的浓度信息，所述拉曼光谱信息包括多个波长对应的子光谱；

计算模块，从所述Z个原始样本中选择V个原始样本作为目标子样本集，根据所述目标子样本集对所述第一筛选模型进行修正，得到与该目标子样本集对应的子模型；

将所述目标子样本集中的一个作为目标样本，针对多个预设的波长分别对该目标样本的光谱进行变化处理，根据处理后的光谱及该目标子样本集对应的子模型得到所述多个预设波长对应的稳定变化值集合，所述稳定变化值集合包括每种待检测气体对应的稳定变化值；

重复选取目标子样本集的动作，获得多个目标子样本集对应的稳定变化值集合；

对所述多个目标子样本集对应的稳定变化值集合进行平均处理，得到集成稳定值矩阵；

重构模块，根据预设条件预设条件筛选集成稳定值，将原始样本中满足预设条件预设条件的集成稳定值所对应的子光谱构建修正光谱；校正模块，将所述修正光谱以及该修正光谱所对应的待检测气体的浓度作为校正样本输入第一筛选模型，获得第二筛选模型。