CN108414471B - 一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法，以获取同产地单人的感官评吸数据剥离影响因素、感官评吸数据分区间处理(网格化)、构造感官数据的区间相关性、验证相关系数不同指标的传递性等步骤来完成感官评吸配对特征的检验，以此来判定近红外光谱区域是否存在感官评吸的特征信息。目的为如何快捷并且准确判断感官评吸指标在近红外光谱上是否有所表征，是否存在对应的相关信息以及该信息的真伪，避免“无信息构造信息”，“无物质支撑构造物质支撑”,为近红外快速表征烟叶制品品质质量数字化打下良好的基础。
Description
技术领域
本发明属于近红外特征提取，近红外数据分析，数据挖掘，烟叶质量调控的领域，具体涉及一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法。
背景技术
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识，数据挖掘一般是经过分析问题、数据预处理、特征提取、建立模型、与模型验证等步骤；其中特征的选择与提取是模式识别中重要而困难的一个环节，分析各种特征的有效性并选出最有代表性的特征是模式识别的关键一步。
一般的特征提取主要是基于物理的特征，数学的特征，与结构的特征三大类；最主要的判定依据是根据类别可分，如申请号为201610541477.X，发明名称为一种定性定量相结合的近红外定量模型构建方法；专利中运用了投影类别可分的方法来选择信息；但是该信息是否有物质支撑，是一种偶然还是必然，并没有实际的理论基础作为支撑；特征提取是用映射(或变换)的方法把原始特征变换为较少的新特征。
而特征选择从原始特征中挑选出一些最有代表性，分类性能最好的特征。特征的选择与提取与具体问题有很大关系，目前没有理论能给出对任何问题都有效的特征选择与提取方法。
在烟叶质量分析领域，近红外由于其快速准确检测的特征等使得近红外在烟叶化学分析领域快速的应用；烟草品质及其风格的形成必定以其特有的化学成分的含量以及各个化学成分的平衡为其物质基础；所以为近红外对烟叶制品的感官评吸的量化表证提供了一定的依据与基础；因为化学指标的众多，而近红外包含大量的物质信息与外在信息，如何从近红外的海量信息中”去伪存真”找到真正决定烟叶风格以及烟叶品质的核心信息，从而为构建烟草数字化评价体系提供有效地关键信息支撑就成为非常重要而关键的环节；在众多感官评吸指标中，如何判断感官评吸指标是否在近红外光谱上是否有特征表现就成为真正关键性的。
发明内容
本发明提供一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法，目的为如何快捷并且准确判断感官评吸指标在近红外光谱上是否有所表征，是否存在对应的相关信息以及该信息的真伪，避免“无信息构造信息”，“无物质支撑构造物质支撑”,为近红外快速表征烟叶制品品质质量数字化打下良好的基础。
一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法，包括如下步骤：
(1)获取同一产地片烟样本，经过平衡切丝后充分混合均匀，分批次多次打成小样，每个样本完成5-6支小样的制作，每次每个感官评吸人员随机抽取其中1支完成评吸，整理感官评吸数据；把对应的评吸样本扫描实验室近红外光谱；标记为数据X；
(2)获取同一产地同一人员不同样本的感官评吸数据，把感官评吸数据集记作Y；同时获取配方专家对感官评吸体系两两指标的关联性的经验认知，形成配方专家经验的感官评吸两两指标的关系表(如图4所示)；
(3)求解近红外光谱的第s个波长点Xs与感官评吸的第t个指标Yt之间的相关性；
其中相关性的求法如下；对于一个有序对的有限集合D＝{Xs，Yt}，将第一个变量分割成i段，第二个变量分割成j段，这种分割方式称为i乘j分辨率的网格分割；给定一个i乘j的网格G，令D|G表示集合D中的点落在网格G上的概率分布；
对于一个有限集合
和正整数i与j，定义
I*(D,i,j)＝maxI(D|G) (1)
经过标准化后的数据集D中元素的值均落在[0,1]上；对于标准化的合理性证明，假设网格进行了x乘y分辨率的划分，对有限集合D的第一个变量分割得到的i个格子分别为D1p(p＝1,2,...i),对第二个变量分割得到的j个格子分别为D2q(q＝1,2,...j)；以二维散点图的角度看，令P(D1p)表示点落在第p列的概率，P(D2q)表示点落在第q行的概率，而P(D1p,D2q)表示点落在第p列第q行的概率，可得：
然后对I*(D,i,j)进行归一化得到互相关系数M(D)；
(4)求解所有近红外光谱与感官评吸指标的M(D)；形成各个评吸指标和近红外光谱相关系数矩阵MS；然后运用MS计算两两指标的相关系数MSR，并与配方专家的两两指标的经验值进行对比；
(5)计算MSR与配方专家的两两指标的经验值的差值，设定给定的误差ε；筛选误差小于ε的配对组，并统计各个原始感官评吸指标出现的频次，频次的大小即近红外光谱该信息含量的多少。
在近红外光谱上含有较多信息的感官评吸指标，可以用建立该指标的近红外预测模型，为后续研究做支撑。
优选地，感官评吸指标为14个，分别为优雅感、细腻感、甜香、透发性、清晰度、香气量、成团性、柔和性、杂气、润感、刺激性、余味、烟气浓度、劲头。
优选地，步骤(5)中设定误差阈值ε＝0.1。
步骤(5)中误差小于ε的配对组为：'优雅感细腻感”'，'优雅感甜香”'，'优雅感香气量”'，'优雅感成团性”'，'优雅感柔和性”'，'优雅感润感”'，'优雅感余味”'，'优雅感劲头”'，'细腻感甜香””细腻感清晰度””细腻感成团性””细腻感杂气””细腻感刺激性”'，'细腻感余味”'，'细腻感烟气浓度”'，'甜香清晰度”'，'甜香杂气”'，'甜香烟气浓度”'，'透发性香气量”'，'透发性刺激性”'，'清晰度香气量”'，'清晰度成团性”'，'清晰度润感”'，'清晰度烟气浓度”'，'香气量成团性”'，'香气量杂气”'，'香气量润感”'，'香气量刺激性”'，'香气量余味”'，'香气量烟气浓度”'，'成团性柔和性”'，'柔和性刺激性”'，'柔和性余味”'，'柔和性劲头”'，'润感余味”'，'刺激性余味”'，'余味烟气浓度”'，'余味劲头”'。
鉴于传统的近红外光谱的核心特征信息是否存在很难判断的实际情况，且由于感官评吸数据的存在较大不确定性等实际的背景条件，本发明以获取同产地单人的感官评吸数据剥离影响因素、感官评吸数据分区间处理(网格化)、构造感官数据的区间相关性、验证相关系数不同指标的传递性等步骤来完成感官评吸配对特征的检验，以此来判定近红外光谱区域是否存在感官评吸的特征信息。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
(1)从感官的角度，由于近红外光谱中存在较多的信息，信息很难对应上实际的物理意义，而感官评吸数据又存在着自身的不确定性，传统的相关系数对异常点又比较敏感，本发明借助了配方专家的经验信息，以区间来弱化自身区间的不稳定性，以配对感官评吸指标之间的红外光谱相关信息的传递性来判定感官评吸是否在近红外光谱上存在特征，即使是对一个指标不存在特征，或者存在伪特征，其也很难把专家经验给传递下去，本方法的发明为近红外光谱对感官，定性对定量的量化研究提供了如何处理不稳定数据信息分析判断的尝试，为红外数据避免假象提供了积极的参考依据；
(2)本方法的发明从方法的角度，本方法的发明改进了传统的皮尔逊相关系数，提供了一种比较新的思路来重新定义不稳定数据的相关性，避免了伪相关与伪信息，为数据挖掘与化学计量学的研究地推进提供了一定的思考；由于本发明采用近红外光谱传递的相关性的计算与对比，使得任何一个感官评吸指标在近红外光谱出现了假的信息都会打破传统的专家经验对两指标的认识矛盾的结果；本方法增加了对近红外光谱上是否存在对应的评吸指标信息的预判解释的合理性。
附图说明
图1：本发明方法流程图。
图2：云南片烟感官评吸数据的分布。
图3：不同样本的近红外光谱分布图。
图4：感官评吸指标的两两经验分布图。
图5：不同感官评吸指标的MS图。
图6：Pearson相关系数计算的MS分布图。
图7：不同方法的MSR与实际的专家经验的对比。
图8：不同方法计算的MSR与专家经验的误差。
图9：近红外光谱感官评吸指标信息含量的排序。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，本发明的保护范围不受实施例的限制，本发明的保护范围由权利要求书决定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明方法的流程图如图1所示：
(1)获取同一产地片烟样本，经过平衡切丝后充分混合均匀，分批次多次打成小样，每个样本完成5-6支小样的制作，每次每个感官评吸人员随机抽取其中1支完成评吸，整理感官评吸数据；把对应的评吸样本扫描实验室近红外光谱spectrum；标记为数据X；
获取同一产地同一人员不同样本的感官评吸数据，把感官评吸数据集记作Y；同时获取配方专家对感官评吸体系两两指标的关联性的经验认知；形成配方专家经验的感官评吸两两指标的关系表。
按上述方法获取云南产区的片烟样本53个，感官评吸指标为14个，分别为优雅感、细腻感、甜香、透发性、清晰度、香气量、成团性、柔和性、杂气、润感、刺激性、余味、烟气浓度、劲头；云南片烟感官评吸数据的分布如图2所示；不同样本的近红外光谱分布图如图3所示；感官评吸指标的两两经验分布图如图4所示。
最大相关等级为10，最小相关等级为0；转化成相关系数均除以10就可以与[0,1]的相关系数进行对比；
(2)求解近红外光谱的第s个波长点Xs与感官评吸的第t个指标Yt之间的相关性；其中相关性的求法如下；对于一个有序对的有限集合D＝{Xs，Yt}，将第一个变量分割成i段，第二个变量分割成j段。我们将这种分割方式称为i乘j分辨率的网格分割。给定一个i乘j的网格G，令D|G表示集合D中的点落在网格G上的概率分布。
对于一个有限集合
和正整数i与j，定义,
I*(D,i,j)＝maxI(D|G) (1)
经过标准化后的数据集D中元素的值均落在[0,1]上。对于标准化的合理性证明，假设网格进行了x乘y分辨率的划分，对有限集合D的第一个变量分割得到的i个格子分别为D1p(p＝1,2,...i),对第二个变量分割得到的j个格子分别为D2q(q＝1,2,...j)。以二维散点图的角度看，可令P(D1p)表示点落在第p列的概率，P(D2q)表表示点落在第q行的概率，而P(D1p,D2q)表示点落在第p列第q行的概率。可得：
然后对I*(D,i,j)进行归一化得到互相关系数M(D)；
设置D＝{光谱，感官}，网格划分
根据公式(2)(3)(4)求得每个感官评吸指标与光谱的每个信息点的互信息矩阵MS；不同感官评吸指标的MS图如图5所示；Pearson相关系数计算的MS分布图如图6所示。
(3)求解所有近红外光谱与感官评吸指标的M(D)；形成相关系数矩阵MS；然后运用MS计算两两指标的相关系数MSR，并与配方专家的两两指标的经验值进行对比；不同方法的MSR与实际的专家经验的对比如图7所示。
通过该图的对比得知，Pearson计算两两指标的传递性时，对异常值以及感官的自身的不稳定特性非常敏感，会高估对感官评吸两两指标之间的关系；按照本发明方法计算的MSR与实际的专家经验较为接近。
(4)计算MSR与与配方专家的两两指标的经验值的差值，设定给定的误差ε；筛选误差小于ε的配对组，并统计各个原始感官评吸指标出现的频次，频次的大小就是近红外光谱该信息含量的多少；计算MSR与实际专家经验的差值如下：
设定误差阈值ε＝0.1；得到的小于误差阈值的感官评吸指标组合为：
'优雅感细腻感”'，'优雅感甜香”'，'优雅感香气量”'，'优雅感成团性”'，'优雅感柔和性”'，'优雅感润感”'，'优雅感余味”'，'优雅感劲头”'，'细腻感甜香””细腻感清晰度””细腻感成团性””细腻感杂气””细腻感刺激性””细腻感余味”'，'细腻感烟气浓度”'，'甜香清晰度”'，'甜香杂气”'，'甜香烟气浓度”'，'透发性香气量”'，'透发性刺激性”'，'清晰度香气量”'，'清晰度成团性”'，'清晰度润感”'，'清晰度烟气浓度”'，'香气量成团性”'，'香气量杂气”'，'香气量润感”'，'香气量刺激性”'，'香气量余味”'，'香气量烟气浓度”'，'成团性柔和性”'，'柔和性刺激性”'，'柔和性余味”'，'柔和性劲头”'，'润感余味”'，'刺激性余味”'，'余味烟气浓度”'，'余味劲头”'。
不同方法计算的MSR与专家经验的误差如图8所示。
统计每个感官评吸指标出现的频数如表1所示：
表1
| 序号 | 感官评吸指标 | 频数 |
| 1 | 优雅 | 8 |
| 2 | 香气量 | 8 |
| 3 | 余味 | 8 |
| 4 | 细腻 | 7 |
| 5 | 清晰度 | 6 |
| 6 | 甜香 | 5 |
| 7 | 成团性 | 5 |
| 8 | 柔和性 | 5 |
| 9 | 刺激性 | 5 |
| 10 | 烟气浓度 | 5 |
| 11 | 润感 | 4 |
| 12 | 杂气 | 3 |
| 13 | 劲头 | 3 |
| 14 | 透发性 | 2 |
近红外光谱感官评吸指标信息含量的排序如图9所示。
由图可知，对于优雅、香气量、余味、细腻、清晰度在近红外光谱上存在较多的信息，而杂气、劲头、透发性在近红外光谱上存在的信息较少。
在近红外光谱上含有较多信息的感官评吸指标，可以用建立该指标的近红外预测模型，为后续研究做支撑。
Claims (4)
1.一种基于近红外光谱与感官评吸互信息判别感官表征信息的方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取同一产地片烟样本，经过平衡水分、切丝后充分混合均匀，制作5-6支烟支样品，每次每个感官评吸人员随机抽取其中1支完成评吸，整理感官评吸数据，获取同一产地同一人员不同样本的感官评吸数据，感官评吸数据集记作Y；采集对应评吸样本的近红外光谱，标记为数据X；
(2)同时获取配方专家对感官评吸体系两两指标的关联性的经验认知，形成配方专家经验的感官评吸两两指标的关系表；
(3)求解评吸样本近红外光谱的第s个波长点Xs与感官评吸的第t个指标Yt之间的相关性；
其中相关性的求法如下；对于一个有序对的有限集合D＝{Xs，Yt}，将第一个变量分割成i段，第二个变量分割成j段；给定一个i乘j的网格G，令D|G表示集合D中的点落在网格G上的概率分布；
对于一个有限集合
和正整数i与j，定义：
I*(D,i,j)＝max I(D|G) (1)
经过标准化后的数据集D中元素的值均落在[0,1]上；
对于标准化的合理性证明，假设网格进行了x乘y分辨率的划分，对有限集合D的第一个变量分割得到的i个格子分别为D1p,p＝1,2,...i，对第二个变量分割得到的j个格子分别为D2q，q＝1,2,...j；以二维散点图的角度看，令P(D1p)表示点落在第p列的概率，P(D2q)表示点落在第q行的概率，而P(D1p,D2q)表示点落在第p列第q行的概率，可得：
然后对I*(D,i,j)进行归一化得到互相关系数M(D)；
(4)求解所有近红外光谱波长点与感官评吸指标的M(D)；形成各个评吸指标和近红外光谱相关系数矩阵MS；然后运用MS计算两两指标的相关系数MSR，并与配方专家的两两指标的经验值进行对比；
(5)计算MSR与配方专家的两两指标的经验值的差值，设定给定的误差ε；筛选误差小于ε的配对组，并统计各个原始感官评吸指标出现的频次，频次的大小即近红外光谱该信息含量的多少。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，感官评吸指标为14个，分别为优雅感、细腻感、甜香、透发性、清晰度、香气量、成团性、柔和性、杂气、润感、刺激性、余味、烟气浓度、劲头。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤(5)中设定误差阈值ε＝0.1。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，误差小于ε的配对组为：'优雅感细腻感'，'优雅感甜香'，'优雅感香气量'，'优雅感成团性'，'优雅感柔和性'，'优雅感润感'，'优雅感余味'，'优雅感劲头'，'细腻感甜香'，'细腻感清晰度'，'细腻感成团性'，'细腻感杂气'，'细腻感刺激性'，'细腻感余味'，'细腻感烟气浓度'，'甜香清晰度'，'甜香杂气'，'甜香烟气浓度'，'透发性香气量'，'透发性刺激性'，'清晰度香气量'，'清晰度成团性'，'清晰度润感'，'清晰度烟气浓度'，'香气量成团性'，'香气量杂气'，'香气量润感'，'香气量刺激性'，'香气量余味'，'香气量烟气浓度'，'成团性柔和性'，'柔和性刺激性'，'柔和性余味'，'柔和性劲头'，'润感余味'，'刺激性余味'，'余味烟气浓度'，'余味劲头'。
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