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申请/专利权人：郑州轻工业大学

摘要：本发明公开了一种光谱仪的自动建模方法，包括以下步骤：向光谱仪中导入数据集；对光谱数据集进行预处理；对化学真值集进行预处理；向光谱仪输入模型控制量；建立模型。本发明中光谱错误数据能够自动剔除，无需专业人员干预。本发明预测模型自动循环迭代优化、保存光谱建模参数及模型的计算系数数组供预测时计算输出分析结果使用。本发明可以降低光谱仪对专业知识的需求门槛，方便应用端人员自行建立精准模型，可极大的促进光谱仪技术的广泛便捷使用。本发明提供一种对光谱数据进行自动筛选分析、自动选取最优参数来迭代优化光谱建模的办法，实现光谱仪模型的自动建立。

主权项：1.一种光谱仪的自动建模方法，其特征在于：包括以下步骤：ⅰ向光谱仪中导入数据集导入光谱数据集和对应的含量化学真值集；ⅱ对光谱数据集进行预处理调用光谱预处理流程对光谱数据集进行数据处理，得到处理后的光谱数据；ⅲ对化学真值集进行预处理对化学真值集进行数据处理，得到处理后的化学真值集数据；ⅳ向光谱仪输入模型控制量向光谱仪输入建模控制误差目标值Tg以及循环误差间隔值Δt；ⅴ建立模型接收光谱数据、化学真值集数据、建模控制误差目标值Tg、循环误差间隔值Δt，按照建模流程建模，并输出模型计算系数数组；步骤ⅱ中光谱数据集进行预处理包括以下过程：首先，对光谱数据归一化处理；然后，对归一化的数据进行校正；最后，对校正后的数据进行二阶求导，得到处理后的光谱数据；光谱数据归一化处理的过程如下：M张光谱，N个波长，i＝1,2,3…M,j＝1,2,3…N； 其中，Xi,j为光谱数据集；Bxi为每张光谱对应的有效值；为每张光谱的平均值；Cxi，j为归一化后的光谱数据；数据进行校正的处理过程如下： 使用最小二乘求出a和bDx＝Cx-ab其中，为归一化后的光谱平均值，Dx为校正后的光谱数据；光谱数据平滑二阶求导：输入：拟合级数为n，窗口为m个数据长度，且m为大于n的奇数,m＝2×r+1，构建平滑拟合系数向量a＝[a0a1...an-1]，使表达式最小二乘解的中心数据权重因子向量为wm；对光谱校正后的数据Dx做平滑处理后得到Ex： 然后对光谱数据Ex做窗口为m个数据的二阶求导 在得到回归系数矩阵后，根据回归系数计算验证集预测结果的残差值Rt和校正集预测结果的残差值Rc，如果Rt大于控制误差目标值Tg，则控制误差目标值修正为Tg’＝Tg-Δt,即修正后的控制误差目标值Tg’为控制误差目标值Tg与循环误差间隔值Δt之差，将误差大于修正后的控制误差目标值Tg’的校正集和验证集的光谱数据和化学值数据都删除；合并校正集和验证集的光谱数据、化学值数据，重新执行建模过程直到残差值Rt小于控制误差目标值Tg。

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