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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114942233A(43)申请公布日2022.08.26(21)申请号202210474552.0(22)申请日2022.04.29(71)申请人黑龙江八一农垦大学地址163000黑龙江省大庆市高新区新风路5号(72)发明人陈争光万岩许楠王雪杨冬风(74)专利代理机构北京专赢专利代理有限公司11797专利代理师李斌(51)Int.Cl.G01N21/359(2014.01)权利要求书2页说明书8页附图6页(54)发明名称近红外光谱特征波长选择方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本发明适用于近红外光谱分析技术领域,提供一种近红外光谱特征波长选择方法、装置、设备和存储介质,方法包括:获取近红外光谱数据中待选择的各波长点变量;根据各波长点变量与响应变量之间的相关性度量信息,从各波长点变量中选择与所述响应变量的相关性大于第一预设阈值的第一波长点;根据各第一波长点之间的相关性度量信息,从各第一波长点中选择与其他第一波长点的相关性小于第二预设阈值的第二波长点。通过先选取与响应变量的相关性较大的第一波长点,再从第一波长点中选择那些与其他第一波长点的相关性较小的第二波长点,即减少了数据的冗余,又降低了特征波长变量之间的相关性,避免变量之间的多重共线性问题,提高后续所建模型的精度。CN114942233ACN114942233A权利要求书1/2页1.一种近红外光谱特征波长选择方法,其特征在于,所述方法包括:获取近红外光谱数据中待选择的各波长点变量;根据各波长点变量与响应变量之间的相关性度量信息,从各波长点变量中选择与所述响应变量的相关性大于第一预设阈值的第一波长点;根据各第一波长点之间的相关性度量信息,从各第一波长点中选择与其他第一波长点的相关性小于第二预设阈值的第二波长点,完成近红外光谱特征波长的选择。2.根据权利要求1所述的一种近红外光谱特征波长选择方法,其特征在于,所述根据各波长点变量与响应变量之间的相关性度量信息,从各波长点变量中选择与所述响应变量的相关性大于第一预设阈值的第一波长点,包括:根据预设相关性度量指标计算公式,计算近红外光谱矩阵Xn×p的各列向量与响应变量Yn×1的相关性,确定各波长点变量与响应变量之间的相关性度量指标ρj(j=1,2,...,p),其中n为待进行红外光谱分析目标的样本数量,p为每个样本对应的波长点变量的数量;根据第一预设阈值t1,确定ρj中大于t1的元素对应的矩阵Z,即第一波长点对应的近红外光谱矩阵为:Zn×m={Zj是X的第j列|ρj>t},m<p。3.根据权利要求2所述的一种近红外光谱特征波长选择方法,其特征在于,所述根据各第一波长点之间的相关性度量信息,从各第一波长点中选择与其他第一波长点的相关性小于第二预设阈值的第二波长点,包括:根据所述预设相关性度量指标计算公式,计算矩阵Zn×m的各列向量之间的相关性方阵Rm×m,其中Rm×m中的元素值rif=rfi,rii=1,(i,f=1,2,...,m);计算方阵Rm×m各列的均值和标准差,分别得到均值向量μ和标准差向量σ,其中均值向量μ中的元素值μi为方阵Rm×m中各列元素的平均值,标准差向量σ中的元素值σi为方阵Rm×m中各列元素的标准差;根据第二预设阈值,确定Zn×m中小于第二预设阈值的元素对应的矩阵S,即第二波长点对应的近红外光谱矩阵为:Sn×k={si是Zn×m的第i列|μi<tμandσi<tσ,i=1,2,…,m},k<m,其中第二预设阈值包括tμ和tσ。4.根据权利要求2或3所述的一种近红外光谱特征波长选择方法,其特征在于,所述预设相关性度量指标计算公式为:其中A和B为两个长度为N的向量,μA为向量A的均值,σA为向量A的标准差,μB为向量B的均值,σB为向量B的标准差;或者,所述预设相关性度量指标计算公式为:其中,A和B为两个长度为n的向量,Ai为向量A的第i个元素值,Bi为向量B的第i个元素值。5.根据权利要求1所述的一种近红外光谱特征波长选择方法,其特征在于,所述获取近红外光谱数据中待选择的各波长点变量,包括:2CN114942233A权利要求书2/2页获取待进行红外光谱分析目标的原始近红外光谱数据;对所述原始近红外光谱数据进行预处理,使原始近红外光谱数据中的重叠峰凸显出来,得到预处理后的近红外光谱数据;根据预处理后的近红外光谱数据,按照预设采样间隔获取待选择的各波长点变量。6.根据权利要求5所述的一种近红外光谱特征波长选择方法,其特征在于,所述对所述原始近红外光谱数据进行预处理,包括:利用Savitzky‑Golay滤波拟合法对原始近红外光谱数据进行处理。7.一种近红外光谱特征波长选择装置,其特征在于,所述近红外光谱特征波长选择装置,包括:获取模块,用于获取近红外光谱