一种判断辛烷值模型维护更新的方法
专利汇可以提供一种判断辛烷值模型维护更新的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种判断 辛烷值 模型维护更新的方法，其特征在于采用 光谱 距离 阈值 作为分界点来判断待测样本是否为模型界外样本，是则进行报警以提醒工作人员需对现有模型进行维护更新。收到报警 信号 后，工作人员对当前待测组分进行标准化验，并添加至模型中，以提高模型的预测 精度 。本发明提出的按需维护更新的方法相对于传统定时维护更新的方法，在保证模型预测精度的前提下，大大节约了时间人 力 资源。，下面是一种判断辛烷值模型维护更新的方法专利的具体信息内容。
1.一种判断辛烷值模型维护更新的方法，其特征在于采用光谱距离阈值作为分界点来判断待测样本是否为模型界外样本，是则进行报警以提醒工作人员需对现有模型进行维护更新；所述判断待测样本是否为模型界外样本是指判断待测样本是否脱离模型的覆盖范围，具体步骤如下：
(1)对待测样本和模型的光谱库中的光谱进行常规预处理；
(2)计算光谱库的光谱重心Score，即光谱库光谱的平均光谱；
(3)采用主成分分析，计算预处理后待测样本光谱、光谱库光谱和光谱库的光谱重心Score的得分向量；
(4)基于得分向量的第一和第二主成分，计算光谱库光谱到光谱库的光谱重心Score的光谱距离，并确定最大光谱距离Dmax；
(5)基于得分向量的第一和第二主成分，利用光谱库的光谱重心Score、最大光谱距离Dmax，以及待测样本确定待测样本的邻近区域；
(6)在邻近区域内查找待测样本的邻近光谱库样本，组成邻近光谱库；
(7)计算邻近区域的光谱重心Snewcore；
(8)基于得分向量的第一和第二主成分，计算邻近光谱库光谱、光谱库的光谱重心Score分别与邻近区域的光谱重心Snewcore的光谱距离，并找出其中最大光谱重心距离Dnewmax，确定光谱距离阈值DST，确定方法如下式：
DST＝μ×Dnewmax
其中μ为常数，1.0≤μ≤1.1；
(9)基于得分向量的第一和第二主成分，计算待测样本与邻近区域的光谱重心Snewcore的光谱样本距离DPA；
(10)判断光谱样本距离DPA是否大于光谱距离阈值DST，若大于，则待测样本为模型界外样本，需给出报警，否则不需给出报警。
2.根据权利要求1所述的一种判断辛烷值模型维护更新的方法，其特征在于步骤(5)中所述的邻近区域，确定方法如下：
(501)基于得分向量的第一和第二主成分建立二维坐标系，其中第一主成分为横坐标，第二主成分为纵坐标，以光谱库的光谱重心Score所在的点为端点，连接待测样本所在的点，得到射线；
(502)设定初始角度α，以光谱库的光谱重心Score为轴中心，以射线为对称轴，对称轴长为最大光谱距离Dmax，旋转对称轴，旋转角度为±α，得到扇形区域即为所述的邻近区域。
3.根据权利要求2所述的一种判断辛烷值模型维护更新的方法，其特征在于所述初始角度α小于5°。
4.根据权利要求2所述的一种判断辛烷值模型维护更新的方法，其特征在于步骤(6)中在邻近区域内查找待测样本的邻近光谱库样本，具体步骤如下：
(601)扇形区域的两个端点和一个顶点在二维坐标系中的坐标分别为O1(x1，y1)、O2(x2，y2)和O3(x3，y3)，光谱库中第i样本的坐标Oi(xi，yi)；
(602)以O1、O2和O3三点确定三角形，求出三角形三边的长，然后求三角形面积A；
(603)采用步骤(602)的方法分别计算Oi与O1、O2、O3任意两点所围成的三角形面积Ai12、Ai13、Ai23；
(604)判断A是否等于Ai12、Ai13、Ai23之和，若是，则此光谱库中第i样本为待测样本的邻近样本Sneighbor，否则不是。
5.根据权利要求1所述的一种判断辛烷值模型维护更新的方法，其特征在于步骤(7)中所述的邻近区域的光谱重心Snewcore，采用下式计算：
式中，n为邻近光谱库样本的总数，Snewcore为邻近区域的光谱重心，Score为光谱库的光谱重心，Sneighbor为待测样本的邻近样本。
6.根据权利要求1所述的一种判断辛烷值模型维护更新的方法，其特征在于所述的最大光谱距离Dmax、最大光谱重心距离Dnewmax、光谱样本距离DPA，采用的是欧式距离，计算公式如下：
其中Di,j是指第i个光谱与第j个光谱间的欧式距离；ti为第i个样本光谱的得分向量，tj为第j个样本光谱的得分向量。
一种判断辛烷值模型维护更新的方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
S_Zorb-3 -0.0406 -0.0267
S_Zorb-17 -0.0234 -0.0139
S_Zorb-24 -0.0418 -0.0284
S_Zorb-58 -0.0446 -0.0299
S_Zorb-59 -0.0426 -0.0261
S_Zorb-72 -0.0296 -0.0210
Score 0.0004 0.0003
Snewcore -0.0191 -0.0124
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