[发明专利]一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法

权利要求书

1.一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，采集待分析蔬菜样本的近红外光谱数据；并将近红外光谱数据分为训练样本x_i和测试样本

S2，采用模糊奇异值分解法提取蔬菜的近红外光谱数据的鉴别信息；

S3，采用线性判别分析法对S2中的测试样本和训练样本分别进行转换；

S4，对S3中进行转换后的测试样本和训练样本采用模糊协方差矩阵聚类方法进行光谱数据聚类分析。

2.根据权利要求1所述的一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法，其特征在于，所述S2中提取鉴别信息的方法为：

S2.1，计算训练样本的模糊隶属度u_ij：

S2.2，基于训练样本的模糊隶属度u_ij分别计算训练样本x_i的模糊类间离散度矩阵S_fB和模糊类内离散度矩阵S_fW；

S2.3，基于模糊类间离散度矩阵S_fB和模糊类内离散度矩阵S_fW，分别构造矩阵H_fW和H_fB；

S2.4，由矩阵H_fW和H_fB构造矩阵并对矩阵M进行奇异值分解得到对角矩阵R和酉矩阵Q；

S2.5，再对矩阵P进行奇异值分解得到酉矩阵V，

S2.6，基于奇异值分解得到的酉矩阵Q、对角矩阵R、酉矩阵V和单位矩阵I构造出矩阵将矩阵W的前3列向量构成的变换矩阵G；

S2.7，利用变换矩阵G分别对测试样本和训练样本x_i进行变换，分别得到变换后的测试样本变换后的训练样本y_i＝x_iG。

3.根据权利要求2所述的一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法，其特征在于，在S3中，采用线性判别分析法将测试样本和训练样本y_i分别转换为测试样本和训练样本z_i。

4.根据权利要求3所述的一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法，其特征在于，对光谱数据聚类分析的方法为：

S4.1，对S3转换后的测试样本运行模糊C均值聚类后得到隶属于第j类的模糊隶属度值u_jt,FCM和第j类的类中心值v_j,FCM，并将u_jt,FCM和v_j,FCM作为后续模糊聚类的初始模糊隶属度值和初始类中心值；建立模糊聚类目标函数：

其中，是测试样本到类中心v_j,FCM的距离测度；d为测试样本的维数；S_fj，FCM是运行FCM后计算得到的模糊协方差矩阵；

S4.2，计算参数

其中，是测试样本到类中心v_s,FCM的距离测度；

S4.3，基于步骤S4.2所计算的参数对测试样本进行迭代计算，根据迭代结束时的模糊隶属度值实现对白菜的分类。

5.根据权利要求4所述的一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法，其特征在于，S4.3中的迭代过程为：

S4.3.1，计算测试样本隶属于类中心γ_j的模糊隶属度：

其中，是测试样本到第j类类中心γ_j的距离测度，是测试样本到第j类类中心γ_j的距离测度；

S4.3.2计算类中心：

当迭代终止后，根据计算得到的模糊隶属度值对蔬菜近红外光谱进行分类。

6.根据权利要求4所述的一种模糊模式识别的白菜农药残留定性分析方法，其特征在于，S_fj，FCM是运行FCM后计算得到的模糊协方差矩阵，表示为：

其中，为对测试样本运行模糊C均值聚类后测试样本隶属于第j类的模糊隶属度值，m为权重指数。