[发明专利]一种基于多尺度太赫兹光谱的原包装奶粉无损检测方法

权利要求书

1.一种基于多尺度太赫兹光谱的原包装奶粉无损检测方法，包括以下步骤：

S1、通过太赫兹光谱信号采集系统采集营养成分真实值已知并合格的原包装奶粉的太赫兹光谱，将其作为校正集的原始光谱；

S2、进行高密度小波变换，根据原包装奶粉太赫兹光谱信号的特征，选取最优高密度小波基；

S3、采用步骤S2中所选取的最优高密度小波基，对比原始光谱信号在不同分解尺度下不同样品间信号的差异性，按照交叉预测误差最小的方式确立最优的分解尺度；

S4、采用步骤S2、S3中确立的最优高密度小波分解参数，包括最优高密度小波基和最优分解尺度，对太赫兹光谱信号进行多尺度高密度小波分解，获得各层高密度小波系数；

S5、对步骤S4中所获取的各层高密度小波系数，分别采用偏最小二乘回归算法建立预测子模型，过程如步骤S6、S7所述；

S6、以步骤S4中获得的各层高密度小波系数中的某一层为自变量，对应营养成分的含量为因变量，进行1000-5000次的偏最小二乘蒙特卡罗交叉验证，根据蒙特卡罗交叉验证均方根误差最小原则确定预测子模型的最优主成分数，并记录对应的最小交叉验证均方根误差；

S7、根据步骤S6中确立的最优主成分数，采用非线性迭代偏最小二乘法建立对应的预测子模型；

S8、对于不同层次的高密度小波系数，通过重复步骤S6和S7分别建立对应的预测子模型，构成预测子模型组；

S9、通过合适的融合策略，对所有的预测子模型进行融合：采用步骤S5中所得的各子模型蒙特卡罗交叉验证均方根误差为融合依据，以蒙特卡罗交叉验证均方根误差平方的倒数为子模型的权重，并通过权值融合方式得到最终多尺度融合模型；

S10、进一步收集验证样本，验证所建立的多尺度融合模型的预测效果，如模型的预测误差能够达检测需求，则保留该模型，否则重新计算和修正该模型，直至该模型达到检测需求；

S11、针对不同营养成分，重复进行步骤S1-S10，完成不同营养成分预测模型的训练。