申请/专利权人：山西农业大学

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-01-26

公开（公告）号：CN117454090A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/20;G06F18/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于光谱曲线图形特征分割的光谱数据预处理算法。该光谱数据预处理算法将光谱曲线与坐标轴围成的空间视作光谱图形，将光谱图形分成若干个小图形，并分别提取每个小图形的图形特征，包括光谱小图形的周长、面积、周长面积比。利用这些小图形的数据特征作为模型输入数据建模，可以通过调整光谱图形的分割数目、提取小图形的数据特征、以及不同的建模方法来确定最佳建模效果。这种利用光谱曲线图形特征的数据预处理算法能够极大压缩光谱数据，减小数据冗余度，简化光谱数据处理复杂度，提高数据处理精度。本发明提出的基于光谱曲线图形特征的预处理算法具有较大的实用价值。

主权项：1.一种基于光谱曲线图形特征分割的光谱数据预处理算法，算法通过将离散化的光谱数据视作平滑曲线，将光谱曲线与坐标轴围成的空间视为光谱曲线图形，将光谱曲线图形平均或非平均的分为若干小的光谱曲线图形，并逐个提取分割后的光谱曲线图形特征，利用光谱曲线图形特征作为模型数据建模，并通过遍历所有的图形分割数目、图形分割方法、建模模型等选择建模效果最好的建模方案；所述的基于光谱曲线图形特征的预处理算法，其特征在于将离散化的一维光谱数据，转化成可视化的二维光谱图形，并通过二维图形的特征来挖掘潜藏在一维光谱数据中的信息；所述的光谱曲线图形，其主要特征在于巧妙性的将离散化的光谱数据视为平滑的光谱曲线，将光谱曲线与坐标轴围成的空间视作光谱曲线图形；所述的光谱曲线图形特征，其主要特征在于提取光谱曲线图形的面积、面积周长比的特征数据，用于描述光谱曲线的特征信息；所述的光谱曲线图形特征分割，其主要特征在于对光谱曲线图形的平均或非平均分割两种方法；所述的建模效果评价，其主要特征在于通过对建模集和预测集的均方根误差，建模集和预测集的相关系数等参数进行评价；所述的遍历所有建模方法，其主要特征在于对所有的图形分割数目、所有的分割方案、所有的建模效果等组合成的建模方案进行遍历计算，对所有的结果进行评价，选择最优的建模效果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西农业大学 一种基于光谱曲线图形特征分割的光谱数据预处理算法

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