基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型建模方法技术

本发明专利技术提出一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型建模方法。首先在相同条件下采集烟叶样品的近红外光谱数据、产地信息，测得其常规化学成分含量。然后建立烟叶产地预测模型。其次设立一组期望模型目标评价参数，利用样品化学成分含量数据与预处理后的光谱数据进行偏最小二乘回归分析建模，若所得模型不符合要求，则对参与建模的样品进行以产地为单位的剔除，得到满足要求并适用最多产地的主模型。对于不参与主模型建模的样品，利用模型转移算法建立转移模型，得到满足参数要求前提下模型数最少的转移模型组。主模型与转移模型组共同构成通用模型，结合产地预测模型，可对来自全国各产区烟叶待测样品进行符合目标精度要求的成分预测。度要求的成分预测。度要求的成分预测。

【技术实现步骤摘要】
基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型建模方法


[0001]本专利技术属于利用近红外光谱分析烟叶化学成分
，具体涉及一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型建模方法。

技术介绍

[0002]近红外光谱分析是指利用近红外光谱区包含的物质信息，主要用于有机物质大型和定量分析的一种分析技术，其波长范围为780
‑
2500nm(12,500
‑
4,000cm
‑1)。近红外光照射物质时，物质的一些官能团(如
‑
CH,
‑
OH,
‑
SH和
‑
NH等)会产生振动或能级跃迁，不同基团和物质的近红外吸收波长与强度具有明显差异，因此近红外红光谱反映了物质的结构和组成，由于物质中这些基团的数量和结构形式不同，会在近红外透射或反射光谱上产生相应信息。
[0003]近红外光谱分析兼备了可见光分析信号容易获取与红外区光谱分析信息量丰富两方面的优点，但在该谱区吸收强度相对较低、谱带复杂、重叠严重，无法使用经典定性、定量方法，需要依靠化学计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型构建方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)在相同条件下采集不同产地的烟叶样品的近红外光谱数据，并测得其常规化学成分的含量，并将烟叶样品根据产地进行分类；2)基于步骤1)中采集的烟叶样品近红外光谱数据与产地分类数据，利用特征提取算法建立烟叶产地预测模型，用于对来自未知产地的烟叶样品进行产地预测；3)设立一组烟叶成分预测通用模型的目标评价参数，对步骤1)中采集的烟叶样品近红外光谱数据进行预处理，减小非目标因素影响；然后利用预处理后的近红外光谱数据与步骤1)中采集的样品化学成分含量数据进行偏最小二乘回归分析建模，并计算出模型的评价参数，将其与预设的目标评价参数进行比较，若不符合目标评价参数要求，则对参与建模的样品进行以产地为单位的剔除，最终得到在满足目标评价参数要求下包含最多产地的主模型，主模型可实现在所包含产地范围内待测烟叶样品的符合目标精度要求的常规化学成分含量预测；4)对于不参与主模型建模的产地烟叶样品，基于主模型利用模型转移算法建立转移模型，得到一组满足目标评价参数前提下个数最少的转移模型组，转移模型组与步骤3)中得到的主模型共同构成了通用模型，该通用模型可实现所有产地待测烟叶样品的符合目标精度要求的常规化学成分含量预测；5)对于待测烟叶样本，先采集其近红外光谱数据，若该烟叶样品产地已知，则直接利用通用模型进行常规化学成分预测；若产地未知，则先利用步骤2)中得到的产地预测模型预测其产地，再利用通用模型进行常规化学成分预测。2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型构建方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述的常规化学成分的含量为总糖、总植物碱、还原糖、氯、钾、总氮的含量。3.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型构建方法，其特征在于，步骤1)中所述的不同产地的烟叶样品包含国内所有产烟省份的烟叶样品。4.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型构建方法，其特征在于，所述的步骤3)，具体为：首先，预设一组烟叶成分预测通用模型的目标评价参数；然后，设采集到的样品近红外光谱数据为X，测定的样品常规化学成分含量为Y，其中X为n
×
m矩阵，n为样品数量，m为波长点数，Y为n
×
6矩阵，每个样品对应6种化学成分含量；对原始近红外光谱数据进行预处理，设经过预处理后的光谱数据为X
pre
；对X
pre
与Y进行偏最小二乘回归建模，得到样品常规化学成分含量的预测值Y
pre
，根据预测值Y
pre
与真实值Y，可以计算出模型的评价参数，对比模型的评价参数与设置的目标评价参数，若偏差小于设定阈值，则该模型即为最终的通用模型；否则，则以产地为单位对参与建模的样品集进行部分剔除，然后重复建模过程，直至得到的模型评价参数符合目标评价参数的要求，得到的模型即为主模型。5.根据权利要求4所述的一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型构建方法，其特征在于，所述以产地为单位对参与建立主模型的样品集进行部分剔除，具体为：对步骤1)中采集的样品近红外光谱数据、化学成分含量数据根据产地分组，总组数设
为a，可得近红外光谱数据X
i,pre
，化学成分含量数据Y
i
，其中i＝1,2,..,a，X
i,pre
为n
i
×
m矩阵，Y
i
为n
i
×
6矩阵，∑n
i
＝n；可得到X
pre
与X
i,pre
、Y与Y
i
的关系：X
pre
＝[X
1,pre X
2,pre ... X
a,pre
]
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)Y＝[Y
1 Y
2 ... Y
a
]
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)由于需要在满足目标评价参数的前提下产地数包含最多，剔除产地数需尽量小，所以从一个产地开始试剔除，定义矩阵X
′
...

【专利技术属性】
技术研发人员：厉小润，时艺丹，彭钰涵，戴路，廖付，慕继瑞，张立立，李永生，何文苗，李石头，王辉，吴继忠，黄慧，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
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