一种光谱模型传递方法、电子设备及可读介质技术

本发明专利技术公开了一种光谱模型传递方法、电子设备及可读介质，涉及光谱仪技术领域，光谱模型传递方法包括，获取分别由主机和从机所采集具有相同理化值的样品的光谱数据；采用正交信号校正算法分别对由主机和从机所采集的光谱数据进行校正，以在校正过程中通过样品的理化值来建立主机光谱数据和从机光谱数据之间的结构关联；使用经正交信号校正后的主机光谱数据和从机光谱数据作为转换数据集，并利用模型转移算法建立主机和从机间的转换矩阵；将经正交信号校正后从机光谱数据代入转换矩阵，获得从机模型传递后的光谱数据；提高了模型转移精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种光谱模型传递方法、电子设备及可读介质


[0001]本专利技术涉及光谱仪
，具体涉及一种光谱模型传递方法、电子设备及可读介质。

技术介绍

[0002]光谱分析技术相比传统的化学计量方法具有无损、高效和便捷等优势，目前已在化工制药、生物医学、食品加工和环境检测等领域得到广泛应用。光谱仪在实际应用中模型的建立通常需要大量的数据支持、较高的时间成本和人力成本，但由于光谱仪的器件、光学测量系统设计不同，不同光谱仪间使用同一模型预测结果误差较大，即某一光谱仪已建立模型并不适用于另一台光谱仪。另外，即使是同一个光谱仪，随着使用时间的推移其光谱模型也会发生细微的变化，若继续使用原先的模型，也会使得误差增大。
[0003]为提高光谱仪模型的通用性或是准确性，模型转移，或称之为模型传递，是建立不同光谱仪间函数关系的有效方法。它将主机上建立的模型通过转换矩阵映射到从机，实现定量或定性模型在不同光谱仪间的共享。
[0004]模型转移算法主要分为有标样算法和无标样算法两种，有标样算法通过测定一组标准样品集进行标定，程序耗时，转移效果较好；无标样算法依赖传统化学计量学方法，程序简单，转移效果较差。在有标样的模型转移算法中，为了将从机中的光谱数据转移为类似于主机的光谱数据，常用的算法有DS算法、PDS算法和Shenk's算法等。然而，背景噪声是不同仪器间模型不能通用的主要原因之一，目前模型转移的方法中虽然也存在通过校正来降低背景噪声，但效果不理想，模型转移精度较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术提供了一种光谱模型传递方法、电子设备及可读介质，提高了模型转移精度。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术在第一方面采用如下技术方案：
[0007]一种光谱模型传递方法，包括，
[0008]获取分别由主机和从机所采集具有相同理化值的样品的光谱数据；
[0009]采用正交信号校正算法分别对由主机和从机所采集的光谱数据进行校正，以在校正过程中通过样品的理化值来建立主机光谱数据和从机光谱数据之间的结构关联；
[0010]使用经正交信号校正后的主机光谱数据和从机光谱数据作为转换数据集，并利用模型转移算法建立主机和从机间的转换矩阵；
[0011]将经正交信号校正后从机光谱数据代入转换矩阵，获得从机模型传递后的光谱数据。
[0012]上述方案，在校正过程中通过样品的理化值来建立主机光谱数据和从机光谱数据之间的结构关联，将原始光谱数据中与理化值不相关的光谱信息滤除，在去除光谱噪声的同时，最大程度保留与理化值相关的光谱信息，进而提高了转移的精度。
[0013]可选的，在获得从机模型传递后的光谱数据，还包括使用预先建立的主机预测模型对从机模型传递后的光谱数据进行评价。
[0014]可选的，所述主机预测模型是利用经正交信号校正后的主机光谱数据及样品的理化值进行机器学习所建立；
[0015]所述对从机模型传递后的光谱数据进行评价包括以下步骤：
[0016]将从机模型传递后的光谱数据代入主机预测模型，预测对应样品的理化值；
[0017]将样品理化值的预测值与实际值进行比较，判断转移效果。
[0018]上述方案中，建立主机预测模型所利用的数据和从机模型传递后的光谱数据均来自于同一批样品，两者具有较高的关联度，故对样品的预测值更可靠。
[0019]可选的，所述主机和从机为位于两个不同时期下的同一个光谱仪。相应地，从机所采集的数据为位于历史时期获得，而主机所采集的数据为最新更新的，因此可以将该仪器历史时期的光谱转化为最新的光谱模型，从而在某些场景下长期监测分析某种物质的变化时能够将所有历史时间节点上检测的数据统一到当前最新的模型下，进而提高监测效果，增加其数据的有效性。
[0020]可选的，所述主机和从机为两个型号参数相同的光谱仪。两个型号参数相同的光谱仪在通过上述方法进行模型传递后，可以提高模型的通用性，能实现定量或定性模型在不同光谱仪间的共享。
[0021]可选的，所述主机和从机分别具有不相同的分辨率且主机的分辨率高于从机的分辨率。采用本方案，可以将低分辨率光谱数据转移为高分辨率光谱数据，拓展模型转移的应用范围。
[0022]可选的，所述主机和从机分别具有不相同的波长范围且两者的波长范围存在交集，所述光谱模型传递方法用于对波长范围在交集内的光谱进行转移。
[0023]可选的，在进行正交信号校正前，还需要进行数据对齐；所述数据对比方式包括删除主机和从机波长范围交集以外的数据，以及对主机和从机在波长范围交集内数据较少的一方采用插值法补齐。
[0024]此外，本专利技术在第二方面还提供了一种电子设备，包括：
[0025]一个或多个处理器；
[0026]存储器，其上存储有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现在第一方面中所述的光谱模型传递方法。本专利技术所提供的电子设备与前述光谱模型传递方法的有益效果推理过程相似，在此不再赘述。
[0027]并且，本专利技术第三方面还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的光谱模型传递方法。
[0028]相比传统的模型转移算法，本申请提供的光谱模型传递方法基于正交信号校正，通过关联主机和从机的光谱数据，去除样品背景冗余光谱信息，提高模型的预测精度及转移后的建模精度。可将从机的低维光谱数据转移为高维光谱数据，实现不同分辨率间光谱仪的模型转移，从而拓展模型转移的应用范围。
[0029]本专利技术的这些特点和优点将会在下面的具体实施方式以及附图中进行详细的揭露。本专利技术最佳的实施方式或手段将结合附图来详尽表现，但并非是对本专利技术技术方案的
限制。另外，在每个下文和附图中出现的这些特征、要素和组件是具有多个，并且为了表示方便而标记了不同的符号或数字，但均表示相同或相似构造或功能的部件。
附图说明
[0030]下面结合附图对本专利技术作进一步说明：
[0031]图1为本实施例中所述光谱模型传递方法的流程图。
[0032]图2为本实施例中校正前后从机的光谱相关系数图。
[0033]图3本实施例中从机光谱模型传递(转移)前后混合的光谱对比图。
[0034]图4为本实施例中所述电子设备的结构框图。
[0035]图5本实施例中所述计算机可读介质的示意图。
[0036]其中，101、处理器；102、存储器；103、I/O接口。
具体实施方式
[0037]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。基于实施方式中的实施例，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0038]在本说明书中引用的“一个实施例”或“实例”或“例子”意指结合实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光谱模型传递方法，其特征在于，包括，获取分别由主机和从机所采集具有相同理化值的样品的光谱数据；采用正交信号校正算法分别对由主机和从机所采集的光谱数据进行校正，以在校正过程中通过样品的理化值来建立主机光谱数据和从机光谱数据之间的结构关联；使用经正交信号校正后的主机光谱数据和从机光谱数据作为转换数据集，并利用模型转移算法建立主机和从机间的转换矩阵；将经正交信号校正后从机光谱数据代入转换矩阵，获得从机模型传递后的光谱数据。2.根据权利要求1所述的光谱模型传递方法，其特征在于，在获得从机模型传递后的光谱数据，还包括使用预先建立的主机预测模型对从机模型传递后的光谱数据进行评价。3.根据权利要求2所述的光谱模型传递方法，其特征在于，所述主机预测模型是利用经正交信号校正后的主机光谱数据及样品的理化值进行机器学习所建立；所述对从机模型传递后的光谱数据进行评价包括以下步骤：将从机模型传递后的光谱数据代入主机预测模型，预测对应样品的理化值；将样品理化值的预测值与实际值进行比较，判断转移效果。4.根据权利要求1所述的光谱模型传递方法，其特征在于，所述主机和从机为位于两个不同时期下的同一个光谱仪...

【专利技术属性】
技术研发人员：温昱婷，明亮，卓伟，王兵，
申请(专利权)人：徐州光引科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：