公开(公告)号：CN105067550B

公开(公告)日：2017-12-26

申请号：CN201510458823.3

申请日：2015-07-30

Applicant: 中北大学

Inventor： 吴其洲 ,  赵耀霞 ,  陈媛媛 ,  张艳双 ,  刘泉水 ,  武彦涛 ,  聂江稳 ,  霍志华

IPC: G01N21/3577 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明涉及红外光谱波长技术领域，更具体而言，涉及一种基于稀疏贝叶斯学习的新型红外光谱波长选择方法，是一种利用光谱结构先验知识和光谱间共线性相关先验知识的稀疏优化波长选择方法；本发明提出一种计算量小、可调参数少、鲁棒性强的一种基于分块稀疏贝叶斯优化的红外光谱波长选择方法；首先利用红外光谱结构先验知识和光谱间共线性先验知识，自适应确定光谱的分块稀疏结构；然后采用稀疏贝叶斯学习算法计算出稀疏优化问题的最优解，从而筛选出最优的波长点组合；本发明可广泛应用于固相、液相和气相的红外光谱波长选择领域中。

公开(公告)号：CN105067550A

公开(公告)日：2015-11-18

申请号：CN201510458823.3

申请日：2015-07-30

Applicant: 中北大学

Inventor： 吴其洲 ,  赵耀霞 ,  陈媛媛 ,  张艳双 ,  刘泉水 ,  武彦涛 ,  聂江稳 ,  霍志华

IPC: G01N21/35

Abstract: 本发明涉及红外光谱波长技术领域，更具体而言，涉及一种基于稀疏贝叶斯学习的新型红外光谱波长选择方法，是一种利用光谱结构先验知识和光谱间共线性相关先验知识的稀疏优化波长选择方法；本发明提出一种计算量小、可调参数少、鲁棒性强的一种基于分块稀疏贝叶斯优化的红外光谱波长选择方法；首先利用红外光谱结构先验知识和光谱间共线性先验知识，自适应确定光谱的分块稀疏结构；然后采用稀疏贝叶斯学习算法计算出稀疏优化问题的最优解，从而筛选出最优的波长点组合；本发明可广泛应用于固相、液相和气相的红外光谱波长选择领域中。