[发明专利]纤维鉴别方法

权利要求书

1.一种纤维鉴别方法，其为对纤维素类纤维、蛋白质类纤维等分类为同类的同类异种纤维进行鉴别的纤维鉴别方法，其中，

对于所要鉴别的2种(2组)以上的同类异种纤维，分别准备多条纤维种类已知的单一纤维作为比较纤维，对各比较纤维照射红外线或近红外线而求出各自的吸收光谱，

使用从这些吸收光谱得到的光谱数据X，进行根据式(1)求出组间分离且各组集中的轴w的判别分析，由所得到的得分图预先制作判别模型，

S_Bw＝λ(S_W+ζI)w…(1)

(在此，S_B·S_W为方差-协方差矩阵或变分矩阵，在使用方差-协方差矩阵的情况下，S_B为组间方差-协方差矩阵，S_W为组内方差-协方差矩阵，在使用变分矩阵的情况下，S_B为组间变分矩阵，S_W为组内变分矩阵，另一方面，ζ为正则化系数，I为单位矩阵)

接着，将纤维种类未知的纤维作为被测纤维，将以与所述判别模型的制作相同的方式由该被测纤维的光谱数据Y求出的得分套用至所述判别模型中，比对所述被测纤维属于哪一组，从而鉴别纤维的种类。

2.如权利要求1所述的纤维鉴别方法，其特征在于，

在所述判别模型的制作阶段，制作由各比较纤维的光谱数据X求出的得分图的等概率椭圆，

在所述被测纤维的鉴别阶段，将由该被测纤维的光谱数据Y求出的得分套用至所述等概率椭圆中，比对所述被测纤维属于哪一组。

3.如权利要求1所述的纤维鉴别方法，其特征在于，

在所述判别模型的制作阶段，根据由各比较纤维的光谱数据X求出的得分进行n维(n为1以上的整数)正态分布的推定，

在所述被测纤维的鉴别阶段，由从该被测纤维的光谱数据Y求出的得分计算出相对于所述n维正态分布的概率密度，由此比对所述被测纤维属于哪一组。

4.如权利要求1～3中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，

对所述比较纤维和被测纤维照射除近红外线以外的波数4000cm^-1～600cm^-1范围内的红外线而求出所述吸收光谱，

从这些吸收光谱提取规定波数范围内的吸收光谱而求出所述光谱数据X和Y。

5.如权利要求1～4中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，

在制作所述判别模型时，

在第一次判别分析中，由以各比较纤维的原始光谱数据作为数据X₁求出的第一轴w₁和数据X₁根据式(2)计算出数据X₁的第一轴坐标(w₁轴坐标)的值t₁，

t₁＝w₁^TX₁…(2)

(在此，w₁^T为w₁的转置向量)

根据式(3)求出从所述数据X₁中抽出w₁轴方向的信息后的数据X₂，

X₂＝X₁-w₁t₁…(3)

接着，在第二次判别分析中，由以光谱数据作为数据X₂求出的第二轴w₂和数据X₂根据式(4)计算出数据X₂的第二轴坐标(w₂轴坐标)的值t₂，

t₂＝w₂^TX₂…(4)

(在此，w₂^T为w₂的转置向量)

从而制作完成了正交分解的判别模型。