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原文传递一种快速无损判别区分软玉产地的方法

专利名称：	一种快速无损判别区分软玉产地的方法
摘要：	本发明提供了一种快速无损判别区分软玉产地的方法，包括：1)已知产地的软玉样品的拉曼光谱采集；2)对上述采集的原始光谱数据进行预处理；3)将预处理完的数据分成训练集和预测集；其中：利用训练集数据建立支持向量机多分类模型，利用测试集数据验证模型的分类准确率；4)采用上述拉曼光谱支持向量机多分类模型对被测软玉样品进行产地判别。本发明基于拉曼光谱技术和支持向量机方法实现多产地软玉的无损判别区分，相较于传统的每次只能做二类判别区分的线性判别方法，可将多个产地混合的软玉样本进行判别区分，不仅实现了多产地软玉的快速、无损、同时判别区分，而且具有较高的分类准确率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	上海;31
申请人：	上海交通大学
发明人：	黄梅珍;林露璐;徐荟迪;汪晨希;李婉香
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810219593.9
公开号：	CN108535258A
代理机构：	上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317
代理人：	徐红银
分类号：	G01N21/87(2006.01)I;G01N21/65(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/87;G01N21/65
申请人地址：	200240 上海市闵行区东川路800号
主权项：	1.一种快速无损判别区分软玉产地的方法，其特征在于，步骤为：1)已知产地的软玉样品的拉曼光谱采集：选取已知确切产地来源的软玉样品，其中产地数记为N，分别对每个产地的软玉样品进行拉曼光谱信号采集，采集的拉曼光谱数据总组数为M，保证激光功率和积分时间一致；2)对上述采集的原始光谱数据进行预处理：对测得的软玉原始拉曼光谱进行降低光谱数据中的噪声信号和荧光背景的光谱数据预处理，即基线校正、曲线平滑、归一化以及均值化处理，得到平均拉曼光谱；3)将预处理完的数据分成训练集和预测集：随机从测得的M组拉曼光谱数据中抽取P组作为训练集数据，剩下的Q＝M‑P组数据作为测试集数据；4)利用训练集数据建立支持向量机多分类模型：已知P组软玉光谱数据来自N种产地，每种产地的光谱数据组数为Pi，i＝1，2，3，…，N，即P1+P2+P3+…+PN＝P (1)根据它们的拉曼光谱数据，选取特征峰，得到处理后的拉曼光谱特征强度矩阵X：其中：P表示光谱数据组数，y表示选取特征峰的数量，xi1,xi2,…,xiy表示第i个玉石样品光谱数据的各特征峰强度；采用支持向量机方法建立模型进行定标，对这P组训练集数据按原产地两两分类；先将来自第一个原产地的样品视作一类，剩下N‑1个原产地的样品视作另一类；对于这两类样品，采用支持向量机方法，即找到一个y维的向量ω和一个常数b，选取特征值+1，使得第一个产地的每个玉石样品数据i的特征向量均满足且存在样品使得等号成立，即第一个产地的某个玉石样品i的特征向量满足：另一类选取特征值‑1，其中的每个玉石样品j的特征向量均满足：且存在样品使得等号成立，即另一类中的某个玉石样品j的特征向量满足：这样两类样品就被一个线性平面ω^T x+b＝0分隔开了，且间隔距离为其中\|\|ω\|\|表示向量ω的模值；划分出第一个产地的玉石样品后，再将第二个产地的样品视作一类，剩下N‑2个产地的样品视作第二类，采用上述方式进行划分，记录对应的依上述选择特征向量确定特征平面的方法类推，建立支持向量机多分类模型，直至最终划分出所有产地的样品；5)采用上述支持向量机多分类模型快速无损地进行判别区分软玉产地。
所属类别：	发明专利