申请/专利权人：唐山市食品药品综合检验检测中心(唐山市农产品质量安全检验检测中心、唐山市检验检测研究院)

申请日：2024-03-01

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809070A

主分类号：G06V10/762

分类号：G06V10/762;G06V20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及物理分析技术领域，具体涉及一种用于蔬菜农药残留检测的光谱数据智能处理方法，包括：获取光谱数据集；根据相同波长下不同光谱数据的吸光度得到特征波长；根据每一蔬菜样本的光谱数据集，得到不同蔬菜样本之间的距离；根据蔬菜样本间的距离通过CURE算法对蔬菜样本进行聚类时，对含有蔬菜样本个数较多的聚类簇选择代表点，根据代表点的局部密度，得到代表点的自适应收缩因子；由此得到最终聚类结果；最后得到农药残留含量超标的蔬菜样本。本发明通过CURE算法对蔬菜样本进行聚类的过程中根据代表点的局部密度得到代表点的自适应收缩因子，使得聚类结果更准确。

主权项：1.一种用于蔬菜农药残留检测的光谱数据智能处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在一个波长范围内，获取每一波长下多个蔬菜样本的吸光度，得到多个蔬菜样本的光谱数据集；根据相同波长下不同光谱数据集所对应的吸光度的大小，得到多个特征波长；根据每一蔬菜样本的光谱数据集，得到每一蔬菜样本下每一个特征波长对其他特征波长的影响程度；根据每一蔬菜样本的光谱数据集以及每一蔬菜样本中每一个特征波长对其他特征波长的影响程度，得到每一蔬菜样本与其他蔬菜样本之间的距离；根据每一蔬菜样本与其他蔬菜样本之间的距离，通过CURE算法对所有蔬菜样本进行迭代聚类，在聚类迭代过程中的聚类簇中筛选出若干个代表点；根据每一代表点的光谱数据集，得到不同收缩因子下每一代表点的局部密度；根据不同收缩因子下每一代表点的局部密度得到聚类过程中每一代表点的自适应收缩因子；根据聚类过程中每一代表点的自适应收缩因子，得到聚类簇中每一代表点的新的光谱数据集，并继续进行聚类，得到最终聚类结果；根据最终聚类结果，进行农药残留检测，得到农药残留含量超标的蔬菜样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 唐山市食品药品综合检验检测中心(唐山市农产品质量安全检验检测中心、唐山市检验检测研究院) 一种用于蔬菜农药残留检测的光谱数据智能处理方法

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