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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明公开了一种近红外光谱建模样本筛选方法，属于图形数据读取及数据处理技术领域，包括：采集m个样品的近红外光谱，构建样品光谱数据矩阵，并测定样品的某项化学指标的含量，构建浓度向量；将所述m个样品划分成聚集样本和偏离样本，并从聚集样本中剔除相近或重复的样本，构建建模样本集合BS；根据浓度向量，从偏离样本中识别奇异样本和稀疏样本；将稀疏样本加入所述建模样本集合BS，构成建模样本集。本发明能够根据样品的光谱特征和化学指标分布自动完成样本筛选，并能筛选出最具代表性的样本构建建模样本集，利用该建模样本集构建的数学模型更加准确，且模型性能更加稳健。

主权项：1.一种近红外光谱建模样本筛选方法，其特征在于，包括：采集m个相同种类的样品的近红外光谱，构建样品光谱数据矩阵A，并测定m个所述样品的某一项化学指标的含量，构建浓度向量Y；对所述样品光谱数据矩阵A进行预处理，形成预处理后的光谱矩阵B；根据所述光谱矩阵B，计算m个样品的平均光谱；计算每个样品的光谱到所述平均光谱的距离，；根据所述距离，计算每个样品的光谱距离平均光谱的波动程度： ；其中，；根据所述波动程度，将所述m个样品划分成聚集样本和偏离样本，其过程包括：设置密集阈值；找出的所有样本，作为聚集样本，构成建模样本集合BS： ；其中，p为的样本数；将的样本作为偏离样本；从所述聚集样本中剔除相近或重复的样本，更新建模样本集合BS，其过程包括：针对所述建模样本集合BS中的每个样本，计算样本之间的相似距离： ；其中，；M为建模样本集合BS的协方差阵；对所述建模样本集合BS中的所有样本进行逐一判断，若第i个样本与建模样本集合BS中的其它所有样本之间的相似距离满足，则认为所述第i个样本为相近或重复样本，从所述建模样本集合BS中删除；根据所述浓度向量Y，从偏离样本中识别奇异样本和稀疏样本，其过程包括：根据所述波动程度，从光谱矩阵B中提取出偏离样本,；其中，为偏离样本的个数；计算每个偏离样本在光谱矩阵B中的影响度： ；根据每个偏离样本的光谱影响度，计算该偏离样本的异常度： ；其中，为偏离样本的某项化学指标的浓度值；为浓度向量Y中所有浓度值的平均值；和为权重变量；设置异常度阈值；若，则认为偏离样本为奇异样本；若，则认为偏离样本为稀疏样本；删除奇异样本，将稀疏样本加入所述建模样本集合BS，构成建模样本集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 一种近红外光谱建模样本筛选方法