基于近红外光谱相似度的模型界外样本识别方法

摘要

本发明公开了一种基于近红外光谱相似度的模型界外样本识别方法，包括步骤：(1)在建模阶段，先计算校正集中所有样品的平均光谱；然后计算校正集中每条光谱与平均光谱之间的相似度；对求得的相似度进行排序，忽略相似度最小的M个值，确定未被忽略的光谱中最小相似度sim_min，设定一阈值lim＝sim_min*P；(2)在检测阶段，首先计算待测样本的光谱与平均光谱之间的相似度sim′；然后将sim′与lim进行比较，如果sim′≤lim*X，X为一预设阈值，则判定当前样本为模型界外样本，否则，判定当前样本为模型界内样本。本发明计算简单，时耗低，所需存储的数据量较少，实用性高。