[发明专利]一种主成分分析和多类判别联用鉴别易混毛皮的方法

摘要

本发明属于毛皮产品质量检验技术领域，具体涉及一种鉴别易混毛皮的方法。本发明的一种主成分分析和多类判别联用鉴别易混毛皮的方法基于红外光谱图将主成分分析与多类判别进行联合应用于易混毛皮的材质鉴定中，成功建立了易混毛皮材质鉴别模型，所建模型能有效地从大量光谱信息中提取有用的信息，降低了数据维数，简化了运算；同时，得出了易混毛皮的典型判别函数及毛皮分类函数，对易混毛皮进行有效区分。

主权项

1.一种主成分分析和多类判别联用鉴别易混毛皮的方法，其特征在于：包括如下具体步骤：(一)建立模型库(1)样品预处理：取满足测试需求尺寸的毛皮样品，采用有机溶剂进行清洗干净，干燥备用；(2)试样红外光谱采集和后处理：采用带有ATR附件的红外光谱仪进行采集，红外仪器预热稳定，将毛皮样品待测面放在ATR附件上，在400‑4000cm‑1范围内进行扫描采集，一张毛皮采集一组红外谱图数据，保存谱图；采用点平滑及基线校正对光谱谱图进行预处理，另存为csv格式数据；(3)进行主成分分析：选取二种或二种以上易混毛皮在区别度最高的波段范围内的红外谱图各多组；然后把采集到的数据采用SPSS软件进行主成分分析，建立主成分分析模型，计算主成分特征根(λ)≥1的主成分得分的数据备用；(4)多类判别分析模型建立：以上述步骤(3)中易混毛皮的主成分得分的数据为自变量，用SPSS软件进行判别分析，分别得出易混毛皮的典型判别函数y(x)及毛皮分类函数，将其中一种毛皮标记为1，另一种毛皮标记为2，以此类推进行标记，毛皮分类函数为y1(x)、y2(x)…yn(x)；毛皮的种类和分类函数的数量是一一对应的；(5)模型验证：将建立模型的二种或二种以上毛皮样本的主成分得分的数据代入典型判别函数y(x)中，计算回代正确率，回代正确率≥95％，所建模型适合；否则，增加样本数量，按照步骤1‑4重新建立模型直至满足要求；将建立模型的几种毛皮样本主成分得分分别代入毛皮分类函数y1(x)和y2(x)…yn(x)，两两绘制毛皮分类函数聚类图,以一种分类函数为横坐标，另一种分类函数为纵坐标，绘制这几种毛皮分类函数聚类图，查看聚类效果，两种毛皮样本各自分布在不同象限，说明聚类效果良好，聚类图是对所建模型的直观佐证；(二)易混毛皮鉴别(6)将待测样品按照(一)中(1)‑(2)步骤进行操作；(7)将待测样品的红外谱图数据与建立模型的毛皮样本红外谱图数据一起按照(一)中步骤(3)进行操作，得出待测样品主成分特征根(λ)≥1的主成分得分；(8)将步骤(7)中得出的主成分得分代入(一)中步骤(4)所建立的典型判别函数y(x)中，通过y(x)值判定待测样品的类别；同时，将步骤(7)中得出的主成分得分代入步骤(4)所建立的毛皮分类函数中，并两两绘制毛皮分类函数聚类图,以一种分类函数为横坐标，另一种分类函数为纵坐标，这时的横坐标和纵坐标与(一)中步骤(5)中的横坐标和纵坐标相同，最好查看待测样品是否落入步骤(5)所绘的聚类模型中，与典型判别函数y(x)所得结果相互佐证，落入相应的聚类模型中就为对应的毛皮项，从而正确判定毛皮属哪种毛皮。