[发明专利]一种基于零空间投影的近红外光谱预处理方法

摘要

本发明公开了一种基于零空间投影的近红外光谱预处理方法，包括：步骤1，采集训练样本的近红外光谱以及化学值；步骤2，对近红外光谱进行排序；步骤3，利用相邻两个训练样本的化学值，计算拟合权重；步骤4，利用拟合权重生成虚拟近红外光谱；步骤5，计算差谱矩阵；步骤6，对差谱矩阵进行主成分分析，选取投影向量P；步骤7，将训练样本矩阵在P的正交方向进行投影，得到X_p；步骤8，利用偏最小二乘算法建模；步骤9，对待测样本X_new，在P的正交方向进行投影，将投影结果代入步骤8所建模型中，得到预测物质的含量。本发明在建模之前，对训练样本和后续预测样本进行零空间的正交投影，消除干扰因素，提高建模结果的鲁棒性，降低模型的维护频率。

主权项

1.一种基于零空间投影的近红外光谱预处理方法，其特征在于，包括：步骤1，采集训练样本的近红外光谱以及感兴趣成分的化学值；步骤2，依据训练样本化学值由小到大的顺序，对近红外光谱进行排序；步骤3，除化学值最大和化学值最小的训练样本外，对其余训练样本，利用相邻两个训练样本的化学值，计算拟合权重；利用下式计算拟合权重：式中，y_i‑1y_i y_i+1分别为第i‑1，i，i+1个训练样本的感兴趣成分的化学值，i＝2···N‑1；步骤4，除化学值最大和化学值最小的训练样本外，对其余训练样本，利用拟合权重生成虚拟近红外光谱；步骤4中，第i个样本的虚拟近红外光谱的计算公式如下：z_i＝wx_i‑1+(1‑w)x_i+1其中，x_i‑1x_i+1分别表示第i‑1个和第i+1个训练样本的真实近红外光谱，w为拟合权重；步骤5，除化学值最大和化学值最小的训练样本外，对其余训练样本，用真实近红外光谱减去虚拟近红外光谱，得到差谱，所有差谱构成差谱矩阵；步骤6，对差谱矩阵进行主成分分析，选取表征总体95％以上的投影向量，记为P；步骤7，将训练样本矩阵在P的正交方向进行投影，得到X_p；步骤8，对X_p和相对应的感兴趣成分的化学值Y，利用偏最小二乘算法建模；步骤9，对待测样本X_new，在P的正交方向进行投影，将投影结果代入步骤8所建模型中，得到预测物质的含量。