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龍圖騰網(wǎng)恭喜黑龍江中諾檢驗檢測有限公司申請的專利一種模糊模式識別的白菜農(nóng)藥殘留定性分析方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN112801172B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110098774.2，技術領域涉及：G06F18/2337；該發(fā)明授權一種模糊模式識別的白菜農(nóng)藥殘留定性分析方法是由劉錦茂;武小紅;沈硯君;譚陽設計研發(fā)完成，并于2021-01-25向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種模糊模式識別的白菜農(nóng)藥殘留定性分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種模糊模式識別的白菜農(nóng)藥殘留定性分析方法，通過采集待分析蔬菜樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)；并將近紅外光譜數(shù)據(jù)分為訓練樣本xi和測試樣本采用模糊奇異值分解法提取蔬菜的近紅外光譜數(shù)據(jù)的鑒別信息；采用線性判別分析法對測試樣本和訓練樣本分別進行轉換；對進行轉換后的測試樣本和訓練樣本采用模糊協(xié)方差矩陣聚類方法進行光譜數(shù)據(jù)聚類分析。本方法利用模糊奇異值分解方法有效地解決了現(xiàn)有的模糊線性判別方法的小樣本問題。

本發(fā)明授權一種模糊模式識別的白菜農(nóng)藥殘留定性分析方法在權利要求書中公布了：1.一種模糊模式識別的白菜農(nóng)藥殘留定性分析方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，采集待分析白菜樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)；并將近紅外光譜數(shù)據(jù)分為訓練樣本xi和測試樣本S2，采用模糊奇異值分解法提取白菜的近紅外光譜數(shù)據(jù)的鑒別信息；S3，采用線性判別分析法對S2中的測試樣本和訓練樣本分別進行轉換；S4，對S3中進行轉換后的測試樣本和訓練樣本采用模糊協(xié)方差矩陣聚類方法進行光譜數(shù)據(jù)聚類分析；所述S2中提取鑒別信息的方法為：S2.1，計算訓練樣本的模糊隸屬度uij： 其中，c為類別數(shù),vj為訓練樣本集中第j類樣本的樣本均值，vk為訓練樣本第k類樣本的樣本均值；S2.2，基于訓練樣本的模糊隸屬度uij分別計算訓練樣本xi的模糊類間離散度矩陣SfB和模糊類內(nèi)離散度矩陣SfW；S2.3，基于模糊類間離散度矩陣SfB和模糊類內(nèi)離散度矩陣SfW，分別構造矩陣HfW和HfB；S2.4，由矩陣HfW和HfB構造矩陣并對矩陣M進行奇異值分解得到對角矩陣R和酉矩陣Q、正交矩陣P；S2.5，再對正交矩陣P進行奇異值分解得到酉矩陣V，S2.6，基于奇異值分解得到的酉矩陣Q、對角矩陣R、酉矩陣V和單位矩陣I構造出矩陣將矩陣W的前3列向量構成的變換矩陣G；S2.7，利用變換矩陣G分別對測試樣本和訓練樣本xi進行變換，分別得到變換后的測試樣本變換后的訓練樣本yi＝xiG；在S3中，采用線性判別分析法將測試樣本和訓練樣本yi分別轉換為測試樣本和訓練樣本zi；對光譜數(shù)據(jù)聚類分析的方法為：S4.1，對S3轉換后的測試樣本運行模糊C均值聚類后得到隸屬于第j類的模糊隸屬度值ujt,FCM和第j類的類中心值vj,FCM，并將ujt,FCM和vj,FCM作為后續(xù)模糊聚類的初始模糊隸屬度值和初始類中心值；建立模糊聚類目標函數(shù)： 其中，是測試樣本到類中心vj,FCM的距離測度；d為測試樣本的維數(shù)；Sfj，F(xiàn)CM是運行FCM后計算得到的模糊協(xié)方差矩陣；S4.2，計算參數(shù)其中，是測試樣本到類中心vs,FCM的距離測度；m為權重指數(shù)；S4.3，基于步驟S4.2所計算的參數(shù)對測試樣本進行迭代計算，根據(jù)迭代結束時的模糊隸屬度值實現(xiàn)對白菜的分類。

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