主权项: |
1.一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)获取同一产地片烟样本,经过平衡水分、切丝后充分混合均匀,制作5‑6支烟支样品,每次每个感官评吸人员随机抽取其中1支完成评吸,整理感官评吸数据,获取同一产地同一人员不同样本的感官评吸数据,感官评吸数据集记作Y;采集对应评吸样本的近红外光谱,标记为数据X;(2)同时获取配方专家对感官评吸体系两两指标的关联性的经验认知,形成配方专家经验的感官评吸两两指标的关系表;(3)求解评吸样本近红外光谱的第s个波长点Xs与感官评吸的第t个指标Yt之间的相关性;其中相关性的求法如下;对于一个有序对的有限集合D={Xs,Yt},将第一个变量分割成i段,第二个变量分割成j段;给定一个i乘j的网格G,令D|G表示集合D中的点落在网格G上的概率分布;对于一个有限集合 和正整数i与j,定义:I*(D,i,j)=maxI(D|G) (1)经过标准化后的数据集D中元素的值均落在[0,1]上;对于标准化的合理性证明,假设网格进行了x乘y分辨率的划分,对有限集合D的第一个变量分割得到的i个格子分别为D1p(p=1,2,...i),对第二个变量分割得到的j个格子分别为D2q(q=1,2,...j);以二维散点图的角度看,令P(D1p)表示点落在第p列的概率,P(D2q)表示点落在第q行的概率,而P(D1p,D2q)表示点落在第p列第q行的概率,可得:![]() 然后对I*(D,i,j)进行归一化得到互相关系数M(D); (4)求解所有近红外光谱波长点与感官评吸指标的M(D);形成各个评吸指标和近红外光谱相关系数矩阵MS;然后运用MS计算两两指标的相关系数MSR,并与配方专家的两两指标的经验值进行对比;(5)计算MSR与配方专家的两两指标的经验值的差值,设定给定的误差ε;筛选误差小于ε的配对组,并统计各个原始感官评吸指标出现的频次,频次的大小即近红外光谱该信息含量的多少。 |