一種基于多尺度建模的模型傳遞方法
【專利摘要】一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，該方法包括以下步驟：采集主、從機儀器的原始光譜；結(jié)合小波基性和樣品原始光譜的特性，選擇最佳小波基對光譜進行小波多尺度分解，獲取小波系數(shù)；對小波系數(shù)進行重構(gòu)；對每一層重構(gòu)的光譜分別進行多變量校正；對多變量校正之后的光譜建立基于偏最小二乘法和留一法交叉驗證法的預(yù)測模型，得到預(yù)測模型的交叉驗證均方根誤差；使用權(quán)值將預(yù)測模型進行模型融合，并計算預(yù)測均方根誤差和相關(guān)系數(shù)來評價模型傳遞效果。本方法相較于常規(guī)模型傳遞方法，極大的提高了模型傳遞的效率和性能，能廣泛應(yīng)用于近紅外和拉曼光譜等領(lǐng)域。
【專利說明】一種基于多尺度建模的模型傳遞方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及化學計量學領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多尺度建模的模型傳遞方法。
【背景技術(shù)】
[0002]多元校正模型是近紅外光譜定量分析的基礎(chǔ)，建立一個長期穩(wěn)健、可靠、準確的數(shù)學模型是非常復(fù)雜的過程，需要消耗大量的時間、人力、物力和財力。由于模型中包含著建模樣品的理化性質(zhì)、裝樣條件、儀器狀態(tài)以及環(huán)境因素等信息，因此必須對該模型能否適用于新樣品或在新儀器上測定的光譜進行評價和研究，如果模型不適用，也就是說，模型在預(yù)測過程中所遇到的樣本信息并非在校正過程中所包含的變異，導致預(yù)測結(jié)果偏差較大，那么就需要進行模型的傳遞。
[0003]模型傳遞，也稱為儀器標準化，廣義的模型傳遞泛指在原條件下建立的模型能夠應(yīng)用于新的測試條件，包括在不同的樣品狀態(tài)、環(huán)境條件和儀器狀態(tài)等測試系統(tǒng)之間進行傳遞；狹義的模型傳遞一般是指使用數(shù)學方法對不同光譜儀之間的差異進行修正。本申請研究的模型傳遞通常指的是狹義的模型傳遞。目前，常用的模型傳遞方法主要有對模型系數(shù)b的校正、斜率/偏差(S/B )算法、直接校正(DS )算法、分段直接標準化(PDS )算法、Shenk專利算法和目標因子法等，其中應(yīng)用最為普遍和最成功的是多變量校正方法，它包括DS算法和PDS算法等。
[0004]眾所周知，光譜本身就是多尺度的，其包含的信息也是多尺度的。不同光譜儀的光譜之間的差異，可能只存在于一部分頻率域上，其他部分的信息則是相同的。而常規(guī)的多變量校正方法是在對整個光譜層面上進行校正，沒有在頻率域?qū)庾V進行劃分，這樣的模型傳遞很籠統(tǒng)，不夠精細，精度也不夠，性能自然也不好。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提供了一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，本發(fā)明通過小波多尺度建模和多變量校正相結(jié)合，對光譜的頻率域進行精細劃分，對有差異的頻率域就、進行多變量校正，從而大幅度的提高模型傳遞的效率和性能，詳見下文描述:
[0006]一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，所述方法包括以下步驟:
[0007]( I)采集主、從機儀器的原始光譜；
[0008](2)結(jié)合小波基性和樣品原始光譜的特性，選擇最佳小波基對光譜進行小波多尺度分解，獲取小波系數(shù)；
[0009](3)對小波系數(shù)進行重構(gòu)；對每一層重構(gòu)的光譜分別進行多變量校正；
[0010](4)對多變量校正之后的光譜建立基于偏最小二乘法和留一法交叉驗證法的預(yù)測模型，得到預(yù)測模型的交叉驗證均方根誤差；
[0011](5)使用權(quán)值將預(yù)測模型進行模型融合，并計算預(yù)測均方根誤差和相關(guān)系數(shù)來評價模型傳遞效果。
[0012]所述交叉驗證均方根誤差具體為:[0013]
【權(quán)利要求】
1.一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟: (1)采集主、從機儀器的原始光譜； (2)結(jié)合小波基性和樣品原始光譜的特性，選擇最佳小波基對光譜進行小波多尺度分解，獲取小波系數(shù)； (3)對小波系數(shù)進行重構(gòu)；對每一層重構(gòu)的光譜分別進行多變量校正； (4)對多變量校正之后的光譜建立基于偏最小二乘法和留一法交叉驗證法的預(yù)測模型，得到預(yù)測模型的交叉驗證均方根誤差； (5)使用權(quán)值將預(yù)測模型進行模型融合，并計算預(yù)測均方根誤差和相關(guān)系數(shù)來評價模型傳遞效果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，其特征在于，所述交叉驗證均方根誤差具體為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，其特征在于，所述預(yù)測均方根誤差具體為:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，其特征在于，所述相關(guān)系數(shù)具體為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多尺度建模的模型傳遞方法，其特征在于，所述使用權(quán)值將預(yù)測模型進行模型融合的操作具體為:
【文檔編號】G01N21/25GK103854305SQ201410104520
【公開日】2014年6月11日 申請日期:2014年3月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月19日
【發(fā)明者】陳達, 李奇峰, 盧帆 申請人:天津大學