CN112504992B - 可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法。所述可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，包括以下步骤：S1：随机选取一批近红外检测设备，每台设备安装同一糖度分选模型，测试同一批水果样品，将得到的光谱信息作为神经网络层的输入值，将每台设备糖度预测值作为输出值，找到二者之间的隐式映射关系，并建立对应的方程组，然后对上述方程组进行求解。本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，可消除同一类型的近红外分析仪在预测同一批水果糖度时产生的台间差，提高糖度分选的精确性和可信度，提高糖度分选模型在同一类型、不同设备中的通用性。
Description
技术领域
本发明涉及近红外糖度分选领域，尤其涉及可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法。
背景技术
近红外光谱分析仪由于快速、无损以及检测精度高等优点，已经被广泛应用于水果品质分选-糖度检测领域，其工作原理为通过拟合水果真实糖度数值与光谱信息之间的关系，采用偏最小二乘法(Partial Least Square，PLS)建模来实现近红外水果糖度分选的目的。但是由于光学仪器存在台间差，即便是同一厂家生产的同一类型设备对同一批水果糖度检测之间也存在着误差，有的甚至达到10％，因此，消除台间差对于降低生产成本至关重要。
很显然，对于相同的数学模型和光谱信息，导致水果糖度预测值差异的应该是设备本身，而对于同一厂家的同一类型设备，其本身的特征具有一定的规律性，因此，我们选用预水果糖度测误差来表征设备特征，并采用概率神经网络方法获得预测误差与水果糖度真实值之间的隐式关系，再通过模型训练来消除不同设备间的台间差来提高模型的通用性。
因此，有必要提供可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法解决上述技术问题。
发明内容
本发明提供可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，解决了目前同一厂家生产的同一类型设备对同一批水果糖度检测之间也存在着误差，有的甚至达到10％的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，包括以下步骤：
S1：随机选取一批近红外检测设备，每台设备安装同一糖度分选模型，测试同一批水果样品，将得到的光谱信息作为神经网络层的输入值，将每台设备糖度预测值作为输出值，找到二者之间的隐式映射关系，并建立对应的方程组，然后对上述方程组进行求解；
S2：若上述方程组的系数矩阵方阵大于1，则通过增加样品个数来降低其谱半径，若增加样品个数不能降低谱半径，则改变近似方法；如果谱半径小于1，则通过增加样品个数来降低水果真实糖度值与预测值之间的误差；
S3：上述光谱信息，即为通过选取近红外光谱图中的较为独立的峰，并将其峰强作为光谱信息，此处的较为独立的峰即为和相邻峰重叠较少的峰；
S4：上述的糖度预测值即通过PLS搭建的数学模型预测出与每一个光谱信息对应的糖度；
S5：通过概率神经网络对上述样品个数和预测误差进行模型训练，直至训练误差为0为止，并确定样品个数N；
S6：以N为样品个数，通过近红外设备以及糖度计分布测量样品的糖度，再通过PLS训练获得水果糖度预测模型，该模型安装在不同设备上，预测的糖度间的误差可忽略不计。
优选的，所述神经网络层包括输入层、模式层、累加层和输出层。
优选的，所述输入层为每个神经元均为单输入单输出，其传递的函数为线性关系，其作用是将输入信息用分布函数的方式表示。
优选的，所述模式层与输入层通过连接权值W相连接，模式层神经元的传递函数为：g(Zi)＝exp[(Zi-1)/s*s]，其中Zi为该层第i个神经元的输入，s为均方差。
优选的，所述累加层具有线性求和功能，其神经元数与欲分的模式数目相同。
与相关技术相比较，本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法具有如下有益效果：
本发明提供一种可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，可消除同一类型的近红外分析仪在预测同一批水果糖度时产生的台间差，提高糖度分选的精确性和可信度，提高糖度分选模型在同一类型、不同设备中的通用性。
附图说明
图1为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的神经网络算法的结构示意图；
图2为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的近红外糖度分选测得的光谱图；
图3为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的预测糖度值与真实糖度值之间的映射关系示意图；
图4为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的模型训练后的误差示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
请结合参阅图1、图2、图3和图4，其中，图1为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的神经网络算法的结构示意图；图2为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的近红外糖度分选测得的光谱图；图3为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的预测糖度值与真实糖度值之间的映射关系示意图；图4为本发明提供的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法的模型训练后的误差示意图。可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，包括以下步骤：
S1：随机选取一批近红外检测设备，每台设备安装同一糖度分选模型，测试同一批水果样品，将得到的光谱信息作为神经网络层的输入值，将每台设备糖度预测值作为输出值，找到二者之间的隐式映射关系，并建立对应的方程组，然后对上述方程组进行求解；
S2：若上述方程组的系数矩阵方阵大于1，则通过增加样品个数来降低其谱半径，若增加样品个数不能降低谱半径，则改变近似方法；如果谱半径小于1，则通过增加样品个数来降低水果真实糖度值与预测值之间的误差；
S3：上述光谱信息，即为通过选取近红外光谱图中的较为独立的峰，并将其峰强作为光谱信息，此处的较为独立的峰即为和相邻峰重叠较少的峰；
S4：上述的糖度预测值即通过PLS搭建的数学模型预测出与每一个光谱信息对应的糖度；
S5：通过概率神经网络对上述样品个数和预测误差进行模型训练，直至训练误差为0为止，并确定样品个数N；
S6：以N为样品个数，通过近红外设备以及糖度计分布测量样品的糖度，再通过PLS训练获得水果糖度预测模型，该模型安装在不同设备上，预测的糖度间的误差可忽略不计。
所述神经网络层包括输入层、模式层、累加层和输出层。
所述输入层为每个神经元均为单输入单输出，其传递的函数为线性关系，其作用是将输入信息用分布函数的方式表示。
所述模式层与输入层通过连接权值W相连接，模式层神经元的传递函数为：g(Zi)＝exp[(Zi-1)/s*s]，其中Zi为该层第i个神经元的输入，s为均方差。
所述累加层具有线性求和功能，其神经元数与欲分的模式数目相同，
随机选择100台同一类型的设备作为水果糖度检测仪器，每台设备所选用的是PLS水果糖度分选模型，样品的光谱信息采集是通过漫透射的方式获得，近红外光谱图如图2所示，并对所得光谱信息进行分析，选择较为独立的峰为拟合对象，以峰值作为神经网络层的输入值，将每一台设备得到的糖度预测值作为输出值，找出两者的关系，建立相应的方程组，并通过高斯-赛德尔求解，确定谱半径小于1的糖度真实值的个数。
在上述基础上增加样品个数，并通过近红外分析仪预测新增样品的糖度，每个样品测四个点，然后将该水果挤成汁，再通过糖度计测出其真实值，它们之间的映射关系如图3所示，取四个糖度预测值的平均值，并计算其和真实值之间的相对误差。
通过增加样品个数来降低谱半径，并采用概率神经网络对样品个数与糖度预测误差的数据进行训练，直至训练后的误差接近0，并确定此时的样品个数为2000个。
将上述样品光谱信息(峰强取平均值)作为自变量，水果真实值作为变量，通过PLS建立水果糖度预测模型，此时获得的模型即为可消除台间差的糖度分选模型。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (2)
1.可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：随机选取一批近红外检测设备，每台设备安装同一糖度分选模型，测试同一批水果样品，将得到的光谱信息作为神经网络层的输入值，将每台设备糖度预测值作为输出值，找到二者之间的隐式映射关系，并建立对应的方程组，然后对上述方程组进行求解；
S2：若上述方程组的系数矩阵方阵大于1，则通过增加样品个数来降低其谱半径，若增加样品个数不能降低谱半径，则改变高斯-赛德尔；如果谱半径小于1，则通过增加样品个数来降低水果真实糖度值与预测值之间的误差；
S3：上述光谱信息，即为通过选取近红外光谱图中的较为独立的峰，并将其峰强作为光谱信息，此处的较为独立的峰即为和相邻峰重叠较少的峰；
S4：上述的糖度预测值即通过PLS搭建的数学模型预测出与每一个光谱信息对应的糖度；
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S6：以N为样品个数，通过近红外设备以及糖度计分布测量样品的糖度，再通过PLS训练获得水果糖度预测模型，该模型安装在不同设备上，预测的糖度间的误差可忽略不计；
所述神经网络层包括输入层、模式层、累加层和输出层；
所述模式层与输入层通过连接权值W相连接，模式层神经元的传递函数为：g(Zi)＝exp[(Zi-1)/s*s]，其中Zi为该层第i个神经元的输入，s为均方差。
2.根据权利要求1所述的可消除同一类型近红外光谱糖度检测设备台间差的方法，其特征在于，所述输入层为每个神经元均为单输入单输出，其传递的函数为线性关系，其作用是将输入信息用分布函数的方式表示。
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