光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2005年
1期
53-58
,共6页
多元散射校正%近红外光谱%模型%因子%偏最小二乘回归
多元散射校正%近紅外光譜%模型%因子%偏最小二乘迴歸
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采用近红外漫反射光谱分析技术,用傅里叶变换型光谱仪对50个烟叶样品采集吸收光谱,采用常用的多元散射校正(MSC)对光谱预处理,通过主成分分析、相关谱等方法比较分析了预处理对光谱分析的影响,用偏最小二乘(PLS)回归法建立近红外光谱与总糖含量的定标模型,用Leave-One-Out的交叉检验(Cross-Validation)检验定标模型,结果PLS因子数由MSC校正前的5降为校正后的3,RMSECV值仅由0.884 1%降为0.85%.实验证明:对光谱进行MSC预处理能有效减少模型的最佳因子数,简化数学模型,使模型更稳定,更便于传递,但并不能显著减小最优定标模型的预测标准差,即不能显著提高模型的预测能力.
採用近紅外漫反射光譜分析技術,用傅裏葉變換型光譜儀對50箇煙葉樣品採集吸收光譜,採用常用的多元散射校正(MSC)對光譜預處理,通過主成分分析、相關譜等方法比較分析瞭預處理對光譜分析的影響,用偏最小二乘(PLS)迴歸法建立近紅外光譜與總糖含量的定標模型,用Leave-One-Out的交扠檢驗(Cross-Validation)檢驗定標模型,結果PLS因子數由MSC校正前的5降為校正後的3,RMSECV值僅由0.884 1%降為0.85%.實驗證明:對光譜進行MSC預處理能有效減少模型的最佳因子數,簡化數學模型,使模型更穩定,更便于傳遞,但併不能顯著減小最優定標模型的預測標準差,即不能顯著提高模型的預測能力.
채용근홍외만반사광보분석기술,용부리협변환형광보의대50개연협양품채집흡수광보,채용상용적다원산사교정(MSC)대광보예처리,통과주성분분석、상관보등방법비교분석료예처리대광보분석적영향,용편최소이승(PLS)회귀법건립근홍외광보여총당함량적정표모형,용Leave-One-Out적교차검험(Cross-Validation)검험정표모형,결과PLS인자수유MSC교정전적5강위교정후적3,RMSECV치부유0.884 1%강위0.85%.실험증명:대광보진행MSC예처리능유효감소모형적최가인자수,간화수학모형,사모형경은정,경편우전체,단병불능현저감소최우정표모형적예측표준차,즉불능현저제고모형적예측능력.
