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公开(公告)号：CN114216877A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111526109.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开茶叶近红外光谱分析中谱峰自动检测与重构方法及系统，其方法包括先采集原始光谱数据，再初始化参数，接着计算吸收峰的位置和宽度，随后更新相关系数并筛选稀疏块，然后计算代价函数及期望，之后判定终止条件，最后输出重构数据；本发明采用自动检测谱峰位置和确定峰宽的块稀疏贝叶斯学习方法能够准确的判断近红外光谱的谱峰数量和位置，从而能够准确的重构选取出谱峰特征，避免了算法重构过程出现误重构、有丢失的问题，且基于稀疏重构和谱峰自动检测的策略能够实现多重叠峰近红外光谱数据的吸收峰特征选取，进而实现高精度绿茶近红外光谱数据吸收峰自动检测与重构，有利于扩大茶叶检测等级精度及市场贸易。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111896495A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010778556.9
申请日：2020-08-05
Applicant: 安徽大学 , 中华人民共和国黄山海关
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于深度学习与近红外光谱太平猴魁产地甄别方法及系统，属于模式识别及无损检测领域，解决常规分析方法无法实现有效提取不同产地太平猴魁茶近红外光谱特征变量的问题，包括：采集不同产地太平猴魁茶样本，获取原始光谱数据矩阵，并对产地样本属性进行标记；对原始光谱数据矩阵进行SNV预处理；进行间隔采样；获得间隔采样数据矩阵；卷积池化特征降维；对所选特征数据进行全连接矩阵投影数据降维；产地分析建模；根据所得特征数据和对应产地样本属性，以SOFTMAX分类器建立太平猴魁茶产地甄别模型；并对待测试样本进行分析预测，降低特征变量维度，实现近红外光谱特征有效提取和太平猴魁茶产地高精度甄别分析。
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公开(公告)号：CN114298107A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111634942.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种近红外光谱的净信号提取方法及其系统，涉及近红外光谱技术领域。本发明包括如下步骤：采集样本，获取样本近红外光谱原始数据；使用化学检测方法检测感兴趣的分析物的含量，将其作为响应变量；将不同的光谱预处理方法以及不同的光谱预处理方法之间的结合应用到原始光谱数据上，并使用十折交叉检验找出最优预处理方案，使用LASSO算法挑选出与响应变量相关的波段。本发明通过提取近红外光谱的净分析信号减少偏最小二乘法最佳模型中的主成分个数，简化模型复杂度的同时提高模型准确度和鲁棒性，预处理方案的引入改变了近红外光谱扰动的方向，使得光谱扰动在净信号方向的投影减少。
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公开(公告)号：CN111307751B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010191859.0
申请日：2020-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了茶叶近红外光谱分析中谱图基线校正方法、系统及茶叶检测方法，包括：获取原始数据并进行初始化，拟合基线；计算原始数据和拟合基线之间的差值，得到校正误差；根据校正误差大小确定基线区间和特征区间；根据权重函数计算指数权重，基于误差导数计算变化趋势，并结合平衡系数确定更新权重系数；根据所计算的权重系数进行基线更新；计算原始数据和拟合基线的相对拟合误差及当前迭代次数，如果相对拟合误差小于设定误差系数δ或当前迭代次数大于设定迭代次数T,则转输出，否则循环。自适应导数加权函数能够同时分析校正误差大小及变化趋势，因此能够根据误差自身特性进行权重更新，从而能够避免权重更新不及时、不准确等问题。
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公开(公告)号：CN111307751A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010191859.0
申请日：2020-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了茶叶近红外光谱分析中谱图基线校正方法、系统及茶叶检测方法，包括：获取原始数据并进行初始化，拟合基线；计算原始数据和拟合基线之间的差值，得到校正误差；根据校正误差大小确定基线区间和特征区间；根据权重函数计算指数权重，基于误差导数计算变化趋势，并结合平衡系数确定更新权重系数；根据所计算的权重系数进行基线更新；计算原始数据和拟合基线的相对拟合误差及当前迭代次数，如果相对拟合误差小于设定误差系数δ或当前迭代次数大于设定迭代次数T,则转输出，否则循环。自适应导数加权函数能够同时分析校正误差大小及变化趋势，因此能够根据误差自身特性进行权重更新，从而能够避免权重更新不及时、不准确等问题。
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公开(公告)号：CN114216877B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111526109.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开茶叶近红外光谱分析中谱峰自动检测与重构方法及系统，其方法包括先采集原始光谱数据，再初始化参数，接着计算吸收峰的位置和宽度，随后更新相关系数并筛选稀疏块，然后计算代价函数及期望，之后判定终止条件，最后输出重构数据；本发明采用自动检测谱峰位置和确定峰宽的块稀疏贝叶斯学习方法能够准确的判断近红外光谱的谱峰数量和位置，从而能够准确的重构选取出谱峰特征，避免了算法重构过程出现误重构、有丢失的问题，且基于稀疏重构和谱峰自动检测的策略能够实现多重叠峰近红外光谱数据的吸收峰特征选取，进而实现高精度绿茶近红外光谱数据吸收峰自动检测与重构，有利于扩大茶叶检测等级精度及市场贸易。
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