[发明专利]一种基于补偿的光谱波长选择方法

权利要求书

1.一种基于补偿的光谱波长选择方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、测量需要用于光谱判别分析的两类样品的光谱，两类样品包括A类样品、B类样品；

S2、把全部样品划分为建模集和检验集，并将建模集进一步划分为定标集、预测集；

S3、确定波长模型的搜索范围；

S4、建立光谱判别分析模型，采用等间隔组合偏最小二乘法判别分析(EC-PLS-DA)进行波长模型选择；具体采用起点波长、波长个数和波长间隔数作为波长筛选的循环参数，分别建立A类样品、B类样品光谱判别分析的定标预测模型；

S5、计算识别准确率及其标准偏差，具体为计算定标集、预测集和建模集的A类样品、B类样品以及两类样品总和的九个识别准确率及其标准偏差；

S6、确定两类判别效果平衡的最优波长模型；并分别确定A类样品、B类样品判别效果优先的补偿波长模型；组建联合模型，进行综合判别分析；

根据建模集全体A类样品、B类样品的建模总识别准确率(RAR_Total)最大，同等条件下兼顾准确率标准偏差(RAR_SD)最小，确定最优波长模型；根据A类样品、B类样品识别准确率差最大，兼顾总识别准确率(RAR_Total)大，确定A类样品判别效果优先补偿的判别分析模型及对应的波长模型；根据B类样品、A类样品识别准确率差最大， 兼顾总识别准确率(RAR_Total)大，确定B类样品判别效果优先补偿的判别分析模型及对应的波长模型；

基于三个波长模型即所述最优波长模型、A类样品判别效果优先的补偿波长模型、B类样品判别效果优先的补偿波长模型，进行光谱判别分析的模型融合，组建联合模型及其综合评价，具体采用上述三个波长模型进行三次判别分析，得出A类样品、B类样品的三次投票结果，根据最高总分确定样品类别；同时计算该联合模型的全部识别准确率及其标准偏差；并采用检验集进行检验，同时计算检验的A类样品、B类样品、两类样品总和的识别准确率；

上述三个波长模型组成的联合模型即为筛选出的最优波长模型组合。

2.根据权利要求1 所述的一种基于补偿的光谱波长选择方法，其特征在于,定标集和预测集用于筛选模型及参数，检验集用于评价模型。

3.根据权利要求 1 所述的一种基于补偿的光谱波长选择方法，其特征在于，步骤 S3之前对光谱进行预处理。

4.根据权利要求1 所述的一种基于补偿的光谱波长选择方法，其特征在于，步骤 S3中确定波长模型的搜索范围，可以采用全扫描谱区，也可根据实际对象的光谱特征，采用特定的波长范围。