有監督主成分回歸法在近紅外光譜定量分析中的應用研究

摘要：介紹了運用有監督主成分回歸法建立近紅外光譜定量分析模型的原理和方法.利用該方法先進行近紅外光譜定量分析建模的波長信息選擇,達到降低光譜數據維數的目的,然后建立數學模型,并用其分析預測集樣品.文中以66個小麥樣品為實驗材料,隨機選擇其中40個樣品建立小麥樣品中蛋白質含量的近紅外光譜定量分析模型,首先優選出4個波長點:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用這4個波長點處光譜信息建立主成分回歸模型預測26個樣品的蛋白質含量,其結果與凱氏定氮法分析結果的相關系數為0.991,平均相對誤差為1.5%.該方法從大量光譜數據中篩選出最重要的部分波長信息,實現了少而精的波長點選擇,對建立抗共線性信息干擾的光譜定量分析模型,同時對指導專用近紅外分析儀器設計中波長點的選擇等方面都有一定的意義. 作者： 劉旭華[1]徐興忠[2]何雄奎[3]張錄達[3] Author： 作者單位： 北京理工大學理學院,北京,100081;中國農業大學理學院,北京,100193北京理工大學理學院,北京,100081中國農業大學理學院,北京,100193 期 刊： 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2009, 29(11) 分類號： O657.3 關鍵詞： 近紅外光譜    有監督主成分回歸    定量分析    機標分類號： TQ4 TG1 機標關鍵詞： 有監督    主成分回歸法    近紅外光譜    光譜定量分析    應用研究    Quantitative Analysis    Principal Component Regression    Application    定量分析模型    波長    預測集樣品    蛋白質含量    信息選擇    光譜數據    平均相對誤差    回歸模型預測    方法    凱氏定氮法    近紅外分析    儀器設計 基金項目： 國家自然科學基金項目，國家863項目

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