【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及近红外光谱，尤其涉及一种无损检测技术，能够根据分子对特定波长光的吸收特性来分析物质的组成。
技术介绍
1、氨氮是厌氧发酵过程中的关键指标，它不仅能够为微生物提供必需的氮源，还能调节微生物群落结构和稳定性。然而，传统的氨氮浓度测定方法通常依赖于化学试剂和复杂的分析过程，这些方法不仅耗时较长，而且可能对环境造成潜在的危害。随着环保意识的提升和对快速、高效检测技术的需求增加，近红外光谱技术因其简便、快速、无损和低成本的优点而受到广泛关注。
2、近红外光谱技术能够基于样品中含氢基团的倍频和组合频信息实现物质成分的定性分析和定量检测。尽管单一光谱检测技术存在一定的局限性，但通过将不同传感器获取的光谱数据进行融合，可以利用不同光谱数据之间的互补性构建高性能的检测模型。此外，通过应用智能优化算法进行特征波长的优选，可以提取光谱数据中有效的建模波长变量，从而减少模型运行时间并提高模型精度。
3、然而，现有的光谱波长选择方法在处理高维光谱数据时仍面临挑战，尤其是在解决波长变量冗余和多重共线性问题方面。因此，开发一种结合光谱数据融合和智能波长选择的新型快速检测方法，对于提高氨氮浓度检测的效率和准确性具有重要意义。本研究提出的基于多比色皿融合结合二进制冠状病毒群体免疫优化(bchio)波长选择的沼液氨氮浓度近红外光谱快速检测方法，旨在克服现有技术的不足，为厌氧发酵过程中沼液氨氮浓度的实时监测和控制提供技术支持。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种创新的沼液氨氮浓
2、本专利技术采用的技术方案包括以下步骤：
3、(1)采集不同来源的秸秆、粪污的农牧废弃物有机物作为发酵底物进行厌氧发酵实验，采集一定数量的厌氧发酵液样本；使用冷冻离心机离心分离后，取上清液进行1mm和4mm透射光谱数据采集，再对上清液使用0.45μm超滤膜过滤后取滤液，采用foss flastar5000连续流动注射分析仪对样品滤液的氨氮浓度进行测定；
4、(2)输入光谱数据和对应的化学指标数据，采用savitzky-golay平滑、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数处理四种方式对光谱数据进行预处理，以全部样本数据建立全谱下的偏最小二乘回归模型，通过比较偏最小二乘回归模型10折交叉验证均方根误差的大小来确定最佳的预处理方法；
5、(3)先去掉1mm比色皿光谱数据中吸光度值较大的平顶峰区域的波长变量，以消除水中羟基对光谱测量结果的影响，并用4mm比色皿采集的光谱数据中相应区域的数据进行替代，以提高低波数频段的信息丰富度；再对融合后的样本数据集采用kennard-stone法进行样本集划分，构建校正集和验证集用于回归校正模型构建和性能评测；
6、(4)执行二进制冠状病毒群体免疫优化算法(bchio)，以校正集样本数据为波长选择依据进行种群和算法参数初始化，以待优选光谱波长变量个数为码长进行二进制种群初始化，随机生成一个n×d的二维矩阵作为初始种群，问题的解可以用向量表示，其中i∈[1，n]，所有个体的类型可以用向量s＝(s1,s2…sn)表示，当s值是0对应状态为易感个体；s值是1为感染个体；s值是2为免疫个体；
7、(5)将初始二进制种群中每个个体值为“1”位对应的光谱数据带入偏最小二乘回归校正模型计算初始目标函数值和适应度函数值；执行个体更新，随机选择个体进行对比，使用随机数确定选择的个体类型，对于每个维度，使用公式更新个体的值，其中，j∈[1，d]，r是随机数，k为随机选择的个体，其值与接触距离brr有关，如果r∈[0，brr/3)，则从感染个体中选；如果r∈[brr/3，2×brr/3)，则从易感个体中选；如果r∈[2×brr/3，brr)，则从免疫个体中选；如果r∈[brr，1)，则个体不进行更新；保存更新后的每个个体的结果，形成新的种群；然后再利用sigmoid函数将生成的新种群转换为只有“0”或“1”的二进制数；
8、(6)进入群体更新阶段，根据个体的适应度评估更新个体和群体的最优状态，每个解的适应度函数通过目标函数进行计算如式(1)所示，所有个体的适应度可以用向量f＝(f1,f2…fn)表示，根据式(2)进行个体状态的更新：
9、
10、其中，i∈[1，n]，j∈[1，d]，obj()为目标函数，fi为个体适应度函数值，mean(f)为种群平均适应度函数，is_corona(xi)表示个体是否是感染者个体；
11、(7)在新个体生成阶段，若个体适应度在预定次数内未得到改善，则采用特定的映射和随机机制生成新个体，这样可以有效的避免陷入局部最优，并使种群多样化；
12、(8)重复(5)至(7)，直至达到最大迭代次数或满足收敛条件，最后将目标函数最小值所对应的二进制解中值为“1”位对应的波长变量作为特征波长，进行下一步建模；
13、(9)为了在不影响模型性能的前提下尽可能地减小建模复杂度，采用多次运行选择重复选中波长变量的策略优选特征波长，算法执行50轮次特征波长优选，记录其每次优选的波长变量，统计其重复选中波长变量个数，通过选择不同重复选中的波长变量建立偏最小二乘回归模型来评价二进制冠状病毒群体免疫优化算法的波长选择性能。
14、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(3)比色皿的融合，其具体过程如下：
15、由于1mm比色皿光谱数据三级倍频区域8000～10000cm-1波段的吸收峰不明显，信息呈现较弱，而4mm比色皿采集的光谱数据在此波段信息呈现较好，所以使用4mm比色皿光谱数据8003.14～10001.03cm-1波段的519个波长变量替换1mm比色皿光谱数据对应波长变量。
16、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤(5)二进制冠状病毒群体免疫优化算法的波长选择中的sigmoid二进制转化，其具体过程如下：
17、sigmoid函数是一种常用的非线性函数，通常被用于将一个连续的数值映射到[0，1]的范围内，也被称为“s形曲线”；为了调整sigmoid函数转换后的种群的值域范本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于近红外光谱多比色皿融合的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，包含如下所述步骤：
2.根据权利1所述的基于近红外光谱多比色皿融合数据的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，所述步骤(3)比色皿的融合，由于1mm比色皿光谱数据三级倍频区域8000～10000cm-1波段的吸收峰不明显，信息呈现较弱，而4mm比色皿采集的光谱数据在此波段信息呈现较好，所以使用4mm比色皿光谱数据8003.14～10001.03cm-1波段的519个波长变量替换1mm比色皿光谱数据对应波长变量。
3.根据权利1所述的基于近红外光谱多比色皿融合数据的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，所述步骤(5)二进制冠状病毒群体免疫优化算法的波长选择中的Sigmoid二进制转化，Sigmoid函数是一种常用的非线性函数，通常被用于将一个连续的数值映射到[0，1]的范围内，也被称为“S形曲线”；为了调整Sigmoid函数转换后的种群的值域范围，将个体更新后的种群先按照式(3)进行缩放，这样可以让Sigmoid函数转换后的值在一定范围内均匀分布，均匀分布的目的是为了防止因Sigmoid生成值域的
4.根据权利1所述的基于近红外光谱多比色皿融合数据的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，所述步骤(9)多次运行取重复进一步减少变量个数，为了在不影响模型性能的前提下尽可能地减小建模复杂度，采用多次运行选择重复选中波长变量的策略优选特征波长；具体做法是，对二进制冠状病毒群体免疫优化算法进行多轮独立运行，记录每一轮中被选中的特征波长；然后，分析这些波长在整个运行过程中被重复选中的频率，认为频繁选中的波长与氨氮浓度更相关；为确定最佳重复选中次数，通过比较交叉验证均方根误差和波长变量个数随重复选中次数递增的变化趋势，在变化趋势中，我们特别关注交叉验证均方根误差的下降趋势，寻找交叉验证均方根误差达到最低点的重复选中次数，在交叉验证均方根误差最低点附近，我们寻找一个平衡点，这个点在保持较低交叉验证均方根误差的同时，显著减少了波长变量的个数，这个平衡点可能是最佳重复选中次数的候选，通过设定该阈值k，则将其视为重要特征纳入最终模型；这种方法的好处在于，它不仅提高了模型的预测精度和泛化能力，而且通过减少特征波长的数量，简化了模型结构，提高了计算效率，有助于防止过拟合，最终实现了在保持高预测性能的同时降低模型复杂度的目的；此外，这种方法还有助于降低实验和数据处理的成本，使得模型更适合于实时或在线监测的应用场景。
...【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱多比色皿融合的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，包含如下所述步骤：
2.根据权利1所述的基于近红外光谱多比色皿融合数据的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，所述步骤(3)比色皿的融合，由于1mm比色皿光谱数据三级倍频区域8000～10000cm-1波段的吸收峰不明显，信息呈现较弱，而4mm比色皿采集的光谱数据在此波段信息呈现较好，所以使用4mm比色皿光谱数据8003.14～10001.03cm-1波段的519个波长变量替换1mm比色皿光谱数据对应波长变量。
3.根据权利1所述的基于近红外光谱多比色皿融合数据的沼液氨氮浓度检测方法，其特征在于，所述步骤(5)二进制冠状病毒群体免疫优化算法的波长选择中的sigmoid二进制转化，sigmoid函数是一种常用的非线性函数，通常被用于将一个连续的数值映射到[0，1]的范围内，也被称为“s形曲线”；为了调整sigmoid函数转换后的种群的值域范围，将个体更新后的种群先按照式(3)进行缩放，这样可以让sigmoid函数转换后的值在一定范围内均匀分布，均匀分布的目的是为了防止因sigmoid生成值域的范围和随机值生成的范围不一致从而导致转换的“0”或“1”的个数过多或过少进而对待优化问题求解产生不利影响；将缩放后的种群每个个体每一维度的值带入到式(4)中，求出sigmoid函数转换后的值，再将sigmo...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘金明，王红林，王一伊，魏永顺，王晟烨，谭冲，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。