一种荧光光谱特征波长筛选方法、装置、计算机设备及可读储存介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种荧光光谱特征波长筛选方法、装置、计算机设备及可读储存介质，包括：采集多个待测样品的原始荧光光谱数据，对原始荧光光谱进行标准正态变量变换处理，得到处理后的荧光光谱，使用间隔偏最小二乘法对处理后的荧光光谱进行波段筛选，得到荧光光谱的特征波段，使用布谷鸟搜索算法对荧光光谱的特征波段进行特征波长筛选，得到荧光光谱的特征波长。该装置可以保证荧光光谱特征波长筛选的可靠性。靠性。靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种荧光光谱特征波长筛选方法、装置、计算机设备及可读储存介质


[0001]本专利技术涉及荧光光谱分析
，更具体的涉及一种荧光光谱特征波长筛选方法、装置、计算机设备及可读储存介质。

技术介绍

[0002]光谱分析技术是近年来发展起来的一种快速无损检测技术，可在生产过程中实时获得样品的客观品质信息，因此，其在过程分析、在线质量监控中都发挥着极其重要的作用。荧光光谱分析技术作为光谱分析的一个重要组成部分，近些年来荧光光谱分析法在理论和应用方面有了较大的进步与发展，各种新型荧光分析仪器的问世，使得荧光光谱分析方法和技术不断朝着高效、痕量、微观、实时、原位和自动化的方向发展，方法的灵敏度、准确度和选择性日益提高，方法的应用范围也大大扩展，遍及工业、农业、生命科学、环境科学、材料科学、食品科学和公安情报等诸多领域。
[0003]在建立光谱检测模型时所用到的波长对模型的精度有很大的影响。挑选对模型有用的波长，一方面可以减少计算量，提高分析的速度；另一方面也可以减少错误信息被引入模型中，提高分析的精度。目前常用的波长挑选技术多数所挑选出的是若干个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种荧光光谱特征波长筛选方法，其特征在于，包括：采集多个待测样本的原始荧光光谱数据；对采集到的原始荧光光谱数据，采用标准正态变量变换进行处理，得到光滑后的荧光光谱；使用间隔偏最小二乘法模型，对光滑后的荧光光谱进行波段筛选和排序，得到荧光光谱的特征波段；使用布谷鸟搜索算法，从荧光光谱的特征波段中筛选出荧光光谱特征波长。2.如权利要求1所述的一种荧光光谱特征波长筛选方法，其特征在于，所述标准正态变量变换采用下面公式进行：其中，Fluorescence_Spectrum
i
为标准正态变量变换处理后第i个样本的荧光光谱，Raw_Data
i,k
为第i个样本的原始荧光光谱的第k个光谱数据，为第i个样本荧光光谱的平均值，k＝1,2,
…
,3648，i＝1,2,
…
,N。3.如权利要求1所述的一种荧光光谱特征波长筛选方法，其特征在于，所述荧光光谱的特征波段筛选步骤包括：将标准正态变量变换SNV处理后得到的荧光光谱数据按照波长分成K1个同等宽度的间隔区间；其中K1≤3648；对间隔偏最小二乘法回归iPLS模型的交叉验证均方根误差RMSECV进行计算，计算公式为：其中，RMSECV
Ki1
为基于第Ki个间隔区间数据构建PLS模型的RMSECV，Ki1＝1,2,
…
,K1，Y1_PRE
i
为第i个样本的预测值，Y
i
为第i个样本的实际值，N为样本数量；将RMSECV
Ki
的值作为荧光光谱波段筛选的评估指标，若RMSECV
Ki
≤1.2则该间隔区间被选为荧光光谱的特征波段之一，若RMSECV
Ki
＞1.2则该间隔区间不被选为荧光光谱的特征波段之一，得到K2个同等宽度间隔区间；将这K2个间隔区间按照波长从小到大顺序排列即可得到荧光光谱的特征波段。4.如权利要求1所述的一种荧光光谱特征波长筛选方法，其特征在于，所述使用布谷鸟搜索算法，从荧光光谱的特征波段中筛选出荧光光谱特征波长，包括：从荧光光谱特征波段中随机初始化荧光光谱特征波长集合；定义目标函数；计算荧光光谱特征波长集合的目标函数值并进行比较，得到当前的最优函数值；利用莱维Levy飞行更新最优荧光光谱特征波长集合以外的其他荧光光谱特征波长集
合；根据其他荧光光谱特征波长集合对应目标函数值与所述当前最优函数值的比较结果，更新当前最优值；将生成的服从正态分布的随机数r∈(0,1)和特征波长淘汰概率pa＝0.25比较，更新部分荧光光谱特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡锋，周孟然，闫鹏程，来文豪，卞凯，朱梓伟，司梦婷，钱亚丽，罗洲宇，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
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