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申请/专利权人：赢创运营有限公司

摘要：本发明涉及用于预测饲料和或饲料原料的计算机实现的方法，其包括以下步骤：a提供未知饲料原料和或饲料的样品的近红外光谱，b转换步骤a的光谱中的波长或波数的吸收强度以给出查询向量，c提供已知饲料原料和或饲料的光谱群的数据库向量集合，其中从数据库向量集合中删除异常值，其中步骤c还包括选项c1至c4中的一个或多个：c1从所述数据库向量集合中删除数据库向量集合中彼此最不相似的一对数据库向量，c2从所述数据库向量集合中删除平均与数据库向量集合中的其他数据库向量最不相似的数据库向量，c3从所述数据库向量集合中删除与数据库向量集合中的所有其他数据库向量最不相似的数据库向量，c4从所述数据库向量集合中删除与数据库向量集合的质心最不相似的数据库向量，d计算步骤b的查询向量和步骤c的每个数据库向量之间的相似度度量和或距离度量，以给出每个数据库向量与查询向量的相似度值，e当在步骤d中计算相似度度量时将在步骤d中获得的相似度值按降序排列，或者当在步骤d中计算距离度量时按升序排列，其中在任何情况下排名最前的数据库向量具有与查询向量的最高相似度，以及f将步骤e中具有最高相似度的数据库向量的饲料原料和或饲料分配给步骤a的样品。

主权项：1.用于预测饲料和或饲料原料的计算机实现的方法，其包括以下步骤：a提供未知饲料原料和或饲料的样品的近红外光谱，b转换步骤a的所述光谱中的波长或波数的吸收强度以给出查询向量，c提供已知饲料原料和或饲料的光谱群的数据库向量集合，其中从所述数据库向量集合中删除异常值，其中步骤c还包括选项c1至c4中的一个或多个：c1将数据库向量集合中彼此最不相似的一对数据库向量从所述数据库向量集合中删除，其包括以下步骤：c1a计算数据库向量集合中的每个数据库向量与所述数据库向量集合中的其他数据库向量的相似度度量和或距离度量，以给出数据库向量对的相似度值，c1b当在步骤c1a中计算相似度度量时将在步骤c1a中获得的相似度值按降序排列，或者当在步骤c1a中计算距离度量时则按升序排列，其中在任何情况下排名最后的相似度值与彼此最不相似的两个数据库向量相关，及c1c成对地从所述数据库向量集合中至少删除在步骤c1b中排名最低的两个数据库向量，c2将平均而言与数据库向量集合中的其他数据库向量最不相似的数据库向量从所述数据库向量集合中删除，其包括以下步骤：c2a计算数据库向量集合中的每个数据库向量与所述数据库向量集合中的其他数据库向量的相似度度量和或距离度量，以给出每个数据库向量与其他数据库向量的相似度值，c2b形成在步骤c2a中为每个数据库向量获得的所述相似度值的总和，并计算每个数据库向量的平均相似度值，c2c当在步骤c2b中计算相似度度量时将在步骤c2b中获得的平均相似度值按降序排列，或者当在步骤c2b中计算距离度量时则按升序排列，其中在任何情况下排名最后的平均相似度值与平均而言同所有其他数据库向量最不相似的数据库向量相关，及c2d从所述数据库向量集合中删除在步骤c2c中排名最低的数据库向量，c3将与数据库向量集合中的所有其他数据库向量最不相似的数据库向量从所述数据库向量集合中删除，其包括以下步骤：c3a计算数据库向量集合中的每个数据库向量与所述数据库向量集合中的其他数据库向量的相似度度量和或距离度量，以给出一个数据库向量与其他数据库向量的相似度值，c3b当在步骤c3a中计算相似度度量时将在步骤c3a中获得的相似度值按降序排列，或者当在步骤c3a中计算距离度量时则按升序排列，其中在任何情况下排名最后的相似度值与同所有其他数据库向量最不相似的数据库向量相关，c3c对在步骤c3b的排序中的所述数据库向量中饲料原料和或饲料的出现进行计数，c3d对每一种饲料原料和或饲料根据其在步骤c3b中的排名和根据其在步骤c3c中出现的频率进行加权，以给出所述饲料原料和或饲料的加权排名位置，c3e形成步骤c3d的饲料原料和或饲料的所述加权排名位置的总和，及c3f从所述数据库向量集合中至少删除步骤c3e中具有最低加权排名位置的饲料原料和或饲料的数据库向量，c4将与数据库向量集合的质心最不相似的数据库向量从所述数据库向量集合中删除，其包括以下步骤：c4a确定数据库向量集合中所有数据库向量的质心，c4b计算每个数据库向量与步骤c4a的所述质心的相似度度量和或距离度量，以给出每个数据库向量与所述质心的相似度值，c4c当在步骤c4b中计算相似度度量时将在步骤c4b中获得的相似度值按降序排列，或者当在步骤c4b中计算距离度量时则按升序排列，其中在任何情况下排名最后的相似度值与同所述质心最不相似的数据库向量相关，及c4d从所述数据库向量集合中至少删除在步骤c4c中排名最低的数据库向量，d计算步骤b的所述查询向量和步骤c的每个数据库向量之间的相似度度量和或距离度量，以给出每个数据库向量与所述查询向量的相似度值，e当在步骤d中计算相似度度量时将在步骤d中获得的相似度值按降序排列，或者当在步骤d中计算距离度量时则按升序排列，其中在任何情况下排名最前的数据库向量与所述查询向量具有最高相似度，及f将步骤e中具有最高相似度的数据库向量的饲料原料和或饲料分配给步骤a的样品。

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