一种基于随机森林模型的拉曼光谱物质识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810996426.5
IPC分类号：G01N21/65
申请日期：
2018-08-29
申请人：
厦门大学

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专利名称	一种基于随机森林模型的拉曼光谱物质识别方法
申请号	CN201810996426.5	申请日期	2018-08-29
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-04	公开/公告号	CN109142317A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N21/65 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N21/00 利用光学手段，即利用红外光、可见光；或紫外光来测试或分析材料（G01N 3/00至G01N 19/00优先） G01N21/62 所测试的材料在其中被激发，因之引起材料发光或入射光的波长发生变化的系统〔3〕 G01N21/63 光学激发的〔3〕 G01N21/65 喇曼散射〔3〕	IPC分类号	G;0;1;N;2;1;/;6;5查看分类表>
申请人	厦门大学	申请人地址	福建省厦门市思明区大学路变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	厦门大学	当前权利人	厦门大学
发明人	谢怡;洪佩怡;戴平阳;王舒意;康怀志;王宇翔
代理机构	厦门市精诚新创知识产权代理有限公司	代理人	何家富

摘要

本发明涉及一种拉曼光谱物质识别方法，该方法包括：S100：选择多个样本，生成样本的拉曼谱图数据集，并对其中所有的拉曼谱图进行预处理，即自动消除影响谱图分析准确度的因素；S200：对预处理后的所有的拉曼谱图进行样本特征提取，所述样本特征为适用于随机森林模型的特征向量；S300：根据拉曼谱图数据集和提取的样本特征建立多个随机森林模型；S400：从多个随机森林模型中选择最优的随机森林模型，使用其来判断待测样本归属的目标物质类别。本发明将拉曼谱图的物质识别(定性分析)问题转换为机器学习的分类问题，并实现批量实时处理，在保证高准确率的基础上，大大提高了运行速度。

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