一种基于烟叶近红外光谱的相似烟叶搜索方法

摘要

一种基于烟叶近红外光谱的相似烟叶搜索方法，所用的基础数据是烟叶的近红外光谱。首先对每种目标烟叶进行分布式取样，进行样品前处理，在近红外光谱仪上扫描得到其近红外光谱，再分别对每一种目标烟叶的多个近红外光谱进行主成分分析(PCA)运算，得到载荷矩阵、特征值和标准化残差，生成每种目标烟叶的数据模型；然后扫描未知烟叶的近红外光谱，用目标烟叶数据模型中的载荷矩阵对未知烟叶近红外光谱进行主成分分解计算，得到未知烟叶的主成分得分与分解残差，计算未知烟叶的主成分得分与目标烟叶数据模型的主成分空间距离，以及未知烟叶分解残差与目标烟叶数据模型中的标准化残差之间的残差距离，用主成分空间距离与残差距离和的平方根来衡量未知烟叶与目标烟叶的距离，距离越小则相似度越高；最后，比较未知烟叶与各个目标烟叶的距离，按距离的大小排序，得到相似烟叶搜索结果。