【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理領域，尤其涉及一種光譜波長變量選擇方法、裝置、計算機設備及存儲介質。
技術介紹
1、現有的波長變量選擇方法中，最小絕對收縮和選擇算法（least?absoluteshrinkage?and?selection?operator，lasso）是線性回歸的變種，它在模型擬合過程中對參數進行了約束，加入了l1正則化項，這導致它容易受到特征相關性的影響。當特征之間存在較強的相關性時，lasso回歸傾向于選擇其中的一個特征，而忽略其他相關特征。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術的目的是為了克服現有技術中的不足，提供一種光譜波長變量選擇方法、裝置、計算機設備及存儲介質，在考慮了變量之間的組合搭配關系的基礎上，提取光譜中有效的波長變量，適用于光譜的定性和定量分析的光譜前處理算法。
2、本專利技術提供如下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提出一種光譜波長變量選擇方法，包括：
4、對目標樣品的光譜信息進行隨機重排，獲取初始光譜矩陣；
5、根據預設波長變量數量從所述初始光譜矩陣中確定目標光譜矩陣；
6、確定所述目標樣品的研究目標與所述目標光譜矩陣之間的構效關系模型；
7、根據預設預測指標和所述目標光譜矩陣對所述構效關系模型進行迭代，得到波長變量選擇序列。
8、在一實施方式中，所述對目標樣品的光譜信息進行隨機重排，獲取初始光譜矩陣，包括：
9、根據所述光譜信息獲取待處理光譜矩陣；
10、基于隨機打亂算法對所述待處理光譜矩陣進行隨機重排，得到所述初始光譜矩陣。
11、在一實施方式中，所述根據預設波長變量數量從所述初始光譜矩陣中確定目標光譜矩陣，包括：
12、根據所述研究目標的化學原理確定所述預設波長變量數量；
13、基于矩陣切片算法，根據所述預設波長變量數量對所述初始光譜矩陣進行特征提取，得到所述目標光譜矩陣。
14、在一實施方式中，所述確定所述目標樣品的研究目標與所述目標光譜矩陣之間的構效關系模型，包括：
15、定義屬性組合，所述屬性組合包括多個光譜變量；
16、根據所述屬性組合確定所述構效關系模型的預測函數。
17、在一實施方式中，所述根據預設預測指標和所述目標光譜矩陣對所述構效關系模型進行迭代，得到波長變量選擇序列，包括：
18、通過所述構效關系模型根據所述目標光譜矩陣進行預測，得到預測結果；
19、根據所述預測結果獲取所述構效關系模型的預測參數；
20、根據所述預測參數和預設預測指標確定所述波長變量選擇序列。
21、在一實施方式中，所述根據所述預測參數和預設預測指標確定所述波長變量選擇序列，包括：
22、判斷所述預測參數是否達到所述預設預測指標；
23、若所述預測參數達到所述預設預測指標，則將所述預測參數對應的屬性組合數據序列作為所述波長變量選擇序列。
24、在一實施方式中，所述判斷所述預測參數是否達到所述預設預測指標之后，還包括：
25、若所述預測參數未達到所述預設預測指標，則重新執行所述通過所述構效關系模型根據所述目標光譜矩陣進行預測的步驟。
26、第二方面，本專利技術提出一種光譜波長變量選擇裝置，包括：
27、獲取模塊，用于對目標樣品的光譜信息進行隨機重排，獲取初始光譜矩陣；
28、確定模塊，用于根據預設波長變量數量從所述初始光譜矩陣中確定目標光譜矩陣；
29、建模模塊，用于確定所述目標樣品的研究目標與所述目標光譜矩陣之間的構效關系模型；
30、選擇模塊，用于根據預設預測指標和所述目標光譜矩陣對所述構效關系模型進行迭代，得到波長變量選擇序列。
31、第三方面，本專利技術提出一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如第一方面所述的光譜波長變量選擇方法。
32、第四方面，本專利技術提出一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所述的光譜波長變量選擇方法。
33、本專利技術公開的光譜波長變量選擇方法、裝置、計算機設備及存儲介質，對目標樣品的光譜信息進行隨機重排，獲取初始光譜矩陣；根據預設波長變量數量從所述初始光譜矩陣中確定目標光譜矩陣；確定所述目標樣品的研究目標與所述目標光譜矩陣之間的構效關系模型；根據預設預測指標和所述目標光譜矩陣對所述構效關系模型進行迭代，得到波長變量選擇序列。這樣，通過對光譜信息進行隨機重排，在波長變量的選擇時，已被納入考慮的變量不作為當前變量是否被選擇的先驗條件，降低波長變量選擇時光譜信號被過度剔除的可能，盡量保證了有效信息的同時保留，提高了模型的穩定性；同時，基于預設波長變量數量選擇目標光譜矩陣數據，用于構效關系模型的建立，降低了光譜維度，提高了運算和迭代的效率。
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1.一種光譜波長變量選擇方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述對目標樣品的光譜信息進行隨機重排，獲取初始光譜矩陣，包括：
3.根據權利要求1所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述根據預設波長變量數量從所述初始光譜矩陣中確定目標光譜矩陣，包括：
4.根據權利要求1所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述確定所述目標樣品的研究目標與所述目標光譜矩陣之間的構效關系模型，包括：
5.根據權利要求4所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述根據預設預測指標和所述目標光譜矩陣對所述構效關系模型進行迭代，得到波長變量選擇序列，包括：
6.根據權利要求5所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述根據所述預測參數和預設預測指標確定所述波長變量選擇序列，包括：
7.根據權利要求6所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述判斷所述預測參數是否達到所述預設預測指標之后，還包括：
8.一種光譜波長變量選擇裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機設
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的光譜波長變量選擇方法。
...【技術特征摘要】
1.一種光譜波長變量選擇方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述對目標樣品的光譜信息進行隨機重排，獲取初始光譜矩陣，包括：
3.根據權利要求1所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述根據預設波長變量數量從所述初始光譜矩陣中確定目標光譜矩陣，包括：
4.根據權利要求1所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述確定所述目標樣品的研究目標與所述目標光譜矩陣之間的構效關系模型，包括：
5.根據權利要求4所述的光譜波長變量選擇方法，其特征在于，所述根據預設預測指標和所述目標光譜矩陣對所述構效關系模型進行迭代，得到波長變量選擇序列，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：肖姍，史燁弘，韓鵬程，房勝楠，楊斐，趙振，
申請(專利權)人：北礦檢測技術股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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