[发明专利]一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法

摘要

本发明公开了一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法，以获取同产地单人的感官评吸数据剥离影响因素、感官评吸数据分区间处理(网格化)、构造感官数据的区间相关性、验证相关系数不同指标的传递性等步骤来完成感官评吸配对特征的检验，以此来判定近红外光谱区域是否存在感官评吸的特征信息。目的为如何快捷并且准确判断感官评吸指标在近红外光谱上是否有所表征，是否存在对应的相关信息以及该信息的真伪，避免“无信息构造信息”，“无物质支撑构造物质支撑”,为近红外快速表征烟叶制品品质质量数字化打下良好的基础。

主权项

1.一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取同一产地片烟样本，经过平衡水分、切丝后充分混合均匀，制作5‑6支烟支样品，每次每个感官评吸人员随机抽取其中1支完成评吸，整理感官评吸数据，获取同一产地同一人员不同样本的感官评吸数据，感官评吸数据集记作Y；采集对应评吸样本的近红外光谱，标记为数据X；(2)同时获取配方专家对感官评吸体系两两指标的关联性的经验认知，形成配方专家经验的感官评吸两两指标的关系表；(3)求解评吸样本近红外光谱的第s个波长点Xs与感官评吸的第t个指标Yt之间的相关性；其中相关性的求法如下；对于一个有序对的有限集合D＝{Xs，Yt}，将第一个变量分割成i段，第二个变量分割成j段；给定一个i乘j的网格G，令D|G表示集合D中的点落在网格G上的概率分布；对于一个有限集合和正整数i与j，定义：I*(D,i,j)＝maxI(D|G)  (1)经过标准化后的数据集D中元素的值均落在[0,1]上；对于标准化的合理性证明，假设网格进行了x乘y分辨率的划分，对有限集合D的第一个变量分割得到的i个格子分别为D1p(p＝1,2,...i),对第二个变量分割得到的j个格子分别为D2q(q＝1,2,...j)；以二维散点图的角度看，令P(D1p)表示点落在第p列的概率，P(D2q)表示点落在第q行的概率，而P(D1p,D2q)表示点落在第p列第q行的概率，可得：然后对I*(D,i,j)进行归一化得到互相关系数M(D)；(4)求解所有近红外光谱波长点与感官评吸指标的M(D)；形成各个评吸指标和近红外光谱相关系数矩阵MS；然后运用MS计算两两指标的相关系数MSR，并与配方专家的两两指标的经验值进行对比；(5)计算MSR与配方专家的两两指标的经验值的差值，设定给定的误差ε；筛选误差小于ε的配对组，并统计各个原始感官评吸指标出现的频次，频次的大小即近红外光谱该信息含量的多少。