专利名称：一种针对spams采集到的气溶胶颗粒的分类方法
技术领域：
本发明涉及一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法。
背景技术：
气溶胶是悬浮在气体中的固体或者液体共同形成的多相体系。气溶胶由于其对局部、区域以及全球环境的巨大影响，而越来越为人们所重视。SPAMS作为一种新型的气溶胶分析技术能够从单个颗粒的层面上识别颗粒的尺寸大小和化学组成，具有高的时间和空间分辨率。SPAMS具有庞大的数据量，这对于后续的分析与处理是一个相当大的挑战。SPAMS 采用基于MATLAB的YAADA软件包进行数据分析，YAADA中主要包含了数据导入、查找、分类、作图等程序，用户可以自己修改或编写函数来扩展其应用。气溶胶的分类对于研究气溶胶具有重要的意义。YAADA软件中有自带的ART-2a (自适应共振神经网络算法)颗粒分类方法。ART-2a分类算法将两两颗粒之间进行点积的计算，若结果值大于设定的阈值，将两颗粒归为一类，反之，若小于设定的阀值，则不属于一类。但关键的是我们不确定每一类具体的类别，需要我们根据每一类的质谱图，人为的判别其类别。若数据量很大，则经过ART-2a 分类后可能会存在成百上千种类别，接下来会需要我们大量的工作去判别其具体类别，是一种不精确的、没有目的性的分类方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法。本发明所采取的技术方案是
一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，包括以下步骤先设定好类别矩阵 InWM，在每一由M/Z确定的类的特定行有特定的值，对每一种颗粒种类进行编号，采集到的颗粒首先与上述类别颗粒进行比对，如果不满足逻辑“and”关系，则跳过，进行下一次的分类判断，反之，颗粒属于类别颗粒中的一种，则被编号，不属于预先设定的类别颗粒的剩余颗粒利用颗粒相似度的计算方法进行二次分类。预先设定类别颗粒向量。将采集到颗粒的质谱信息矩阵单位化，每一行分别与类别矩阵相乘，得到相似度和最相似的类别数，如果颗粒相似度大于既定阈值且保持逻辑“and”关系，最后必须同时拥有该类别的所有粒子。程序进行η次循环，保证剩下的进行二次分类的粒子不属于给定类别的任意一种。将经过一次分类后的剩余颗粒进行相似度的计算，如果相似度大于既定阈值，将其归为一类，然后判断其类别。本发明的有益效果是
本分类方法有目标性的进行第一次分类，排除粒子“模棱两可”的状态，提高分类的准确度；在判断类别时，用逻辑数据建立“and”性，准确定位粒子种类；程序具有普遍性，适应各种类型的颗粒，如果第一轮的分类种类越多，那么经过第一次分类剩余的颗粒就越少，后续的判断就更简单。
具体实施例方式下面结合实施例对本发明做进一步的说明下表I为相应的气溶胶粒子的质谱库
权利要求
1.一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，其特征在于包括以下步骤先设定好类别矩阵InWM，在每一由M/Z确定的类的特定行有特定的值，对每一种颗粒种类进行编号，采集到的颗粒首先与上述类别颗粒进行比对，如果不满足逻辑“and”关系，则跳过，进行下一次的分类判断，反之，颗粒属于类别颗粒中的一种，则被编号，不属于预先设定的类别颗粒的剩余颗粒利用颗粒相似度的计算方法进行二次分类。
2.根据权利要求I所述的一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，其特征在于预先设定类别颗粒向量。
3.根据权利要求2所述的一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，其特征在于将采集到颗粒的质谱信息矩阵单位化，每一行分别与类别矩阵相乘，得到相似度和最相似的类别数，如果颗粒相似度大于既定阈值且保持逻辑“and”关系，最后必须同时拥有该类别的所有粒子。
4.根据权利要求3所述的一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，其特征在于程序进行η次循环，保证剩下的进行二次分类的粒子不属于给定类别的任意一种。
5.根据权利要求4所述的一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，其特征在于将经过一次分类后的剩余颗粒进行相似度的计算，如果相似度大于既定阈值，将其归为一类，然后判断其类别。
全文摘要
本发明公开了一种针对SPAMS采集到的气溶胶颗粒的分类方法，包括以下步骤先设定好类别矩阵InWM，在每一由M/Z确定的类的特定列有特定的值，对每一种颗粒种类进行编号，采集到的颗粒首先与上述类别颗粒进行比对，如果不满足逻辑“and”关系，则跳过，进行下一次的分类判断，反之，颗粒属于类别颗粒中的一种，则被编号，不属于预先设定的类别颗粒的剩余颗粒利用颗粒相似度的计算方法进行二次分类。本分类方法有目标性的进行第一次分类，排除粒子“模棱两可”的状态，提高分类的准确度。
文档编号B07C5/00GK102601059SQ20121004949
公开日2012年7月25日 申请日期2012年2月29日 优先权日2012年2月29日
发明者傅忠, 周振, 张莉, 李梅, 粘慧青, 董俊国, 高伟, 黄正旭 申请人:上海大学, 广州禾信分析仪器有限公司