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1. (WO2018010352) QUALITATIVE AND QUANTITATIVE COMBINED METHOD FOR CONSTRUCTING NEAR INFRARED QUANTITATIVE MODEL
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Pub. No.:    WO/2018/010352    International Application No.:    PCT/CN2016/106038
Publication Date: 18.01.2018 International Filing Date: 16.11.2016
IPC:
G01N 21/359 (2014.01), G06F 17/16 (2006.01)
Applicants: SHANGHAI MICROVISION TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; Room 1006, TongYe building No.32 Tieling Road, Yangpu District Shanghai 200092 (CN)
Inventors: ZHANG, Jun; (CN).
XUE, Qingyu; (CN).
SHI, Chao; (CN)
Agent: SHANGHAI CPTO INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY CO. LTD; Room 2518 Building A No.1555 Kong Jiang Road,Yangpu District Shanghai 200092 (CN)
Priority Data:
201610541477.X 11.07.2016 CN
Title (EN) QUALITATIVE AND QUANTITATIVE COMBINED METHOD FOR CONSTRUCTING NEAR INFRARED QUANTITATIVE MODEL
(FR) PROCÉDÉ COMBINÉ QUALITATIF ET QUANTITATIF DE CONSTRUCTION D’UN MODÈLE QUANTITATIF PROCHE INFRAROUGE
(ZH) 一种定性定量相结合的近红外定量模型构建方法
Abstract: front page image
(EN)A qualitative and quantitative combined method for constructing a near infrared quantitative model, comprising the following steps: obtaining an actual sample of a modeling calibration set, and detecting a basic chemical component of the actual sample; scanning a spectrum corresponding to the correction sample, and eliminating an abnormal sample; qualitatively projecting an available spectrum; classifying projection data; predicting a verification set consisting of each type of near infrared spectrums and chemical values using a modeling set, and calculating a prediction error of the verification set; randomly selecting near infrared wavelength points; calculating a general calibration set error corresponding to each generation of the wavelength points; determining near infrared wavelength selection points and characteristic information of the near infrared spectrums according to the minimum general calibration set error; reconstructing a regression model for the spectrums and the chemical values of the calibration set; and detecting the chemical values of verification samples, obtaining corresponding spectrums, and quantitatively evaluating the regression model. According to the method, the spectrums of the calibration set are qualitatively projected and analyzed, so that the method is adaptive to changes of the spectrums, and the prediction stability of the model can be kept.
(FR)La présente invention concerne un procédé combiné qualitatif et quantitatif de construction d’un modèle quantitatif proche infrarouge, comprenant les étapes suivantes : l'obtention d’un échantillon réel d’un ensemble d’étalonnage de modélisation et la détection d’un constituant chimique basique de l’échantillon réel ; le balayage d’un spectre correspondant à l’échantillon de correction et l’élimination d’un échantillon anormal ; la projection de manière qualitative d’un spectre disponible ; la classification des données de projection ; la prévision d’un ensemble de vérification constitué de chaque type des spectres proches infrarouges et des valeurs chimiques à l'aide d'un ensemble de modélisation, et le calcul d’une erreur de prévision de l’ensemble de vérification ; la sélection de manière aléatoire des points de longueur d’onde proche infrarouge ; le calcul d’une erreur paramétrée d’étalonnage générale correspondant à chaque production des points de longueur d’onde ; la détermination des points de sélection de longueur d’onde proche infrarouge et de l’information caractéristique des spectres proches infrarouges selon l’erreur paramétrée d’étalonnage générale minimale ; la reconstruction d’un modèle de régression pour les spectres et les valeurs chimiques de l’ensemble d’étalonnage ; et la détection des valeurs chimiques des échantillons de vérification, l’obtention des spectres correspondants, et l’évaluation quantitativement du modèle de régression. Selon le procédé, les spectres de l’ensemble d’étalonnage sont qualitativement projetés et analysés, de telle sorte que le procédé est adaptatif relativement aux changements des spectres, et la stabilité de prévision du modèle peut être conservée.
(ZH)一种定性定量相结合的近红外定量模型构建方法,包括以下步骤:获取建模校正集实际的样本,检测其基础化学成分;扫描校正样本所对应的光谱,剔除异常样本;对可用光谱定性投影;对投影数据分类;每类的近红外光谱与化学值作为验证集,用建模集对验证集进行预测,求其预测误差;随机选择近红外的波长点;求解每一次生成波长点所对应的总体校正集误差;根据最小的总体校正集误差确定近红外的波长选择点以及近红外光谱的特征信息;对校正集光谱与化学值重新建立回归模型;检测验证样本的化学值并获取对应光谱,对回归模型进行定量评价。由于对校正集光谱进行了定性投影分析,对于光谱的变化具有适应性,能够保持模型的预测稳定。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)