一种利用近红外光谱快速测量烟叶中无机元素的方法

摘要

本发明公开了一种利用近红外光谱快速测量烟叶中无机元素的方法，包括建立非线性校正模型的过程以及对待测烟叶样品中的无机元素进行测量的过程。本发明通过将非线性建模技术引入到校正模型的建立过程中，采用了基于核变换的偏最小二乘建模方法，消除了烟叶光谱与无机元素含量之间非线性关系的影响，满足了大量烟草样品中无机元素快速测定的需求，实现了对烟叶品质的快速分析和及时反馈。

主权项

一种利用近红外光谱快速测量烟叶中无机元素的方法，其特征在于：包括建立非线性校正模型的过程以及对待测烟叶样品中的无机元素进行测量的过程；其中，建立非线性校正模型的过程包括以下步骤：(1)选取m个烟叶样本作为建模样本集，利用近红外光照射所述烟叶样本并采集所述烟叶样本的光谱数据，每条光谱共选取n个波长点，建立烟叶光谱数据库，构建出样本光谱矩阵A和浓度向量Y：$A=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}\\ ...& ...& ...& ...\\ a_{m1}& a_{m2}& ...& a_{mn}\end{array}\right),Y=\left(\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ ...\\ y_m\end{array}\right);$(2)利用化学分析法对所述的m个烟叶样本进行无机元素含量的测定，形成测定浓度向量Y'：$Y^{\prime }=\left(\begin{array}{c}{y}_1^{\prime }\\ y_2^{\prime }\\ ...\\ y_m^{\prime }\end{array}\right);$(3)对所述烟叶样本的光谱数据进行主成分分析，然后计算所有烟叶样本的光谱数据到中心点的马氏距离，将距离中心点的马氏距离超过3的烟叶样本认为是异常光谱数据所对应的样本予以剔除；将采用所述化学分析法测量得到的化学值与正常含量范围进行比较，相对正常含量范围偏高或偏低40％的化学值认为是异常化学值，剔除该异常化学值所对应的样本；重置m＝剩余的样本数量；(4)对样本光谱矩阵A进行预处理，构建出预处理后的样本光谱矩阵X：$X=\left(\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1n}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2n}\\ ...& ...& ...& ...\\ x_{m1}& x_{m2}& ...& x_{mn}\end{array}\right);$(5)采用基于核函数变换的偏最小二乘法对预处理后的样本光谱矩阵X建立非线性校正模型，形成样本光谱矩阵X与浓度向量Y的非线性拟合函数：$Y={\beta }_0+\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\hat{f}}_j\left(x_j\right)+ϵ={\beta }_0+\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{l=0}{\overset{M_j+2}{\Sigma }}{\beta }_{j,l}K\left(\frac{x_j-{\xi }_{j,l-1}}{h_j}\right)+ϵ,\left(j=1,2,...n\right)\left(l=0,1,...M_j+2\right);$其中，β₀、β_j,l为模型的待定参数；K(.)为高斯核函数；ξ_j,l‑1、h_j、M_j分别为变量x_j上划分的区间分点、分段长度及分段个数；ε为随机误差；(6)为所述参数β₀、β_j,l赋初始值，选取r个烟叶样本形成训练样本集，m‑r个烟叶样本形成验证样本集；利用训练样本集所对应的样本光谱矩阵作为输入，计算浓度向量Y，并根据浓度向量Y与测定浓度向量Y'之间的相关系数R和校正标准偏差SEC，若R趋近1并且SEC处于所要求的范围内，则认为参数β₀、β_j,l的取值合适；否则，调整参数β₀、β_j,l的取值，重复计算浓度向量Y与测定浓度向量Y'之间的相关系数R和校正标准偏差SEC，直到确定出合适的参数β₀、β_j,l的取值；然后，利用验证样本集所对应的样本光谱矩阵作为输入，计算浓度向量Y，根据浓度向量Y与测定浓度向量Y'之间的预测标准偏差SEP，对参数β₀、β_j,l的取值进行验证；若SEP的取值处于要求的范围，则参数β₀、β_j,l的取值合适；否则，重新确定参数β₀、β_j,l的取值，直到R趋近1、SEC和SEP的取值处于要求的范围且取值相互接近，形成最终的非线性校正模型；对待测烟叶样品中的无机元素进行测量的过程包括以下步骤：(7)在与建模样本相同的测量条件下，利用所述近红外光照射待测烟叶样品，获得待测烟叶样品在所述n个波长点的光谱数据x；(8)对所述待测烟叶样品的光谱数据x进行预处理；(9)将预处理后的光谱数据x代入建立的非线性校正模型，计算出待测烟叶样品的无机元素含量。