申请/专利权人：赛铱高(西安)生物科技有限公司

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117907285B

主分类号：G01N21/55

分类号：G01N21/55;B01F35/80;B01F21/00;A61K33/14;A61K9/08;A61P1/02;A61P31/04;G01N21/49

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本申请涉及光谱特征分析技术领域，提出了一种口腔消毒机电解液的精确配比方法及系统，包括：获取电解液混合过程中的高光谱数据，根据高光谱数据中每个波段的反射率的分布差异计算波段反射率区分不足系数，根据波段反射率区分不足系数计算反射率独立系数，根据反射率独立系数获取波段显著分割优异指数，根据波段反射率区分不足系数、反射率独立系数、波段显著分割优异指数获取波段显著向量，根据波段显著向量获取氯化钠浓度趋高指数，基于氯化钠浓度趋高指数获取去离子水最优添加量，完成电解液的精确配比。本申请通过计算氯化钠浓度趋高指数获取去离子水最优添加量，提高电解液精确配比的准确性。

主权项：1.一种口腔消毒机电解液的精确配比方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：分别获取氯化钠和去离子水混合过程中的高光谱数据、氯化钠固体的高光谱数据；根据高光谱数据中每个波段的反射率级序列中反射率级的频率之间的差异计算每个波段的反射率级分布一致因子；根据高光谱数据每个波段的反射率分布一致因子计算每个波段的波段反射率区分不足系数；根据高光谱数据每个波段的波段反射率区分不足系数获取反射率区分序列，基于反射率区分序列计算每个波段的反射率独立系数；根据高光谱数据每个波段的反射率独立系数计算每个波段的波段显著分割优异指数；根据高光谱数据中每个波段的波段反射率区分不足系数、反射率独立系数、波段显著分割优异指数获取高光谱数据中每个像元的显著反射率序列；根据氯化钠固体的高光谱数据中每个像元的显著反射率序列获取标准氯化钠像元序列，基于标准氯化钠像元序列获取局部离群特征值；根据氯化钠和去离子水混合过程中的高光谱数据中每个像元的显著反射序列和标准氯化钠像元序列获取每个像元的氯化钠浓度趋高指数，基于氯化钠浓度趋高指数获取氯化钠浓度级指数；根据氯化钠浓度级指数获取去离子水最优添加量，基于去离子水最优添加量完成口腔消毒机电解液的精确配比；所述根据高光谱数据中每个波段的反射率级序列中反射率级的频率之间的差异计算每个波段的反射率级分布一致因子的方法为：将高光谱数据中每个像元在每个波段下所有波长对应的反射率的均值作为每个像元在每个波段下的反射率特征值，将高光谱数据的每个波段中的所有像元对应的反射率特征值由小到大排序组成的序列作为每个波段的反射率序列，将所述波段反射率序列中同一种取值的反射率特征值作为一种反射率级，获取每个波段的反射率序列的在每个波段对应的所有反射率级下的概率分布直方图，通过概率分布直方图获取所述反射率序列中所有元素在每种反射率级的频率；将高光谱数据中每个波段的反射率序列中每种反射率级的频率与所有反射率级频率的均值之差的绝对值作为第一分布因子，将第一分布因子的映射结果在每个波段的反射率序列上累加结果的均值作为每个波段的反射率级分布一致因子；所述根据高光谱数据每个波段的反射率分布一致因子计算每个波段的波段反射率区分不足系数的方法为：对于高光谱数据中每个波段的反射率序列，将反射率序列对应的所有的反射率级按照由小到大的顺序组成的序列作为反射率级序列，将反射率级序列中同一种反射率级对应的所有元素的数量作为第一因子，将反射率级序列中相邻两个反射率级对应的第一因子的和作为分子，将反射率级序列中相邻两个反射率级的频率的差作为分母，将分子与分母的比值在反射率级序列上的累加结果和每个波段的反射率级分布一致因子的乘积作为每个波段的波段反射率区分不足系数；所述根据高光谱数据每个波段的波段反射率区分不足系数获取反射率区分序列，基于反射率区分序列计算每个波段的反射率独立系数的方法为：将高光谱数据的所有波段的波段反射率区分不足系数按照高光谱数据中所有波段升序顺序组成的序列作为反射率区分序列；以反射率区分序列中每个元素为中心，将每个元素在反射率序列中左边预设数量的元素组成的序列作为每个元素的左波段区分序列，将每个元素在反射率序列中右边预设数量的元素组成的序列作为每个元素的右波段区分序列；将利用预测模型获取的每个元素的左波段区分序列和右波段区分序列的预测结果分别作为每个元素的左预测值和右预测值；将反射率区分序列中每个元素的左预测值与每个元素之差的平方作为第一独立因子，将反射率区分序列中每个元素的右预测值与每个元素之差的平方作为第二独立因子，将第一独立因子与第二独立因子的和作为每个元素对应波段的反射率独立系数；所述根据高光谱数据每个波段的反射率独立系数计算每个波段的波段显著分割优异指数的方法为：将高光谱数据对应的反射率区分序列中每个元素与剩余每个元素差值的映射结果在反射率区分序列上的累加结果作为分母，将所述反射率区分序列中每个元素对应的反射率独立系数作为分子，将分子与分母的比值作为高光谱数据对应的反射率区分序列中每个元素对应波段的波段显著分割优异指数；所述根据高光谱数据中每个波段的波段反射率区分不足系数、反射率独立系数、波段显著分割优异指数获取高光谱数据中每个像元的显著反射率序列的方法为：计算高光谱数据中每个波段的波段反射率区分不足系数与0.001之和的倒数，将所述倒数与每个波段的反射率独立系数、波段显著分割优异指数组成的向量作为每个波段的波段显著向量；将高光谱数据中所有波段的波段显著向量的归一化结果作为输入，采用聚类算法获取高光谱数据中所有波段的波段显著向量的聚类结果，对于所述聚类结果中每个聚类簇，将聚类簇中每个波段显著向量中所有元素的均值在聚类簇上累加结果的均值作为聚类簇的波段显著值，将所有聚类簇的波段显著值中最大值对应的聚类簇作为显著聚类簇，将显著聚类簇中所有波段显著向量对应的波段作为高光谱数据的显著波段；将高光谱数据中每个像元在所有显著波段对应的反射率特征值按照显著波段的大小排序组成的序列作为每个像元的显著反射率序列；所述根据氯化钠固体的高光谱数据中每个像元的显著反射率序列获取标准氯化钠像元序列，基于标准氯化钠像元序列获取局部离群特征值的方法为：将氯化钠固体的高光谱数据中所有像元的显著反射率序列作为输入，采用聚类算法获取所有像元的显著反射率序列的聚类结果，将所述聚类结果中显著反射率序列数量最多的聚类簇作为标准氯化钠聚类簇，将标准氯化钠聚类簇中每个显著反射率序列作为标准氯化钠像元序列，将所有的标准氯化钠像元序列作为LOF异常检测算法的输入，获取每个标准氯化钠像元序列中所有元素的LOF值，将所有所述LOF值的均值作为每个标准氯化钠像元序列的局部离群特征值；所述根据氯化钠和去离子水混合过程中的高光谱数据中每个像元的显著反射序列和标准氯化钠像元序列获取每个像元的氯化钠浓度趋高指数，基于氯化钠浓度趋高指数获取氯化钠浓度级指数的方法为：对于氯化钠和去离子水混合过程中采集的每个高光谱数据中每个像元，将像元的显著反射率序列与每个标准氯化钠序列的相似性的度量结果作为分子，将每个标准氯化钠序列的局部离群特征值与0.001的和作为分母，将分子与分母的比值在所有标准氯化钠序列上的累加结果作为像元的氯化钠浓度趋高指数；将氯化钠和去离子水混合过程中的高光谱数据中所有像元的氯化钠浓度趋高指数的均值作为氯化钠和去离子水混合过程中采集的每个高光谱数据的氯化钠浓度级指数。

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