光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2007年
10期
1955-1958
,共4页
杨辉华%覃锋%王勇%吴云鸣%史晓浩%梁琼麟%王义明%罗国安
楊輝華%覃鋒%王勇%吳雲鳴%史曉浩%樑瓊麟%王義明%囉國安
양휘화%담봉%왕용%오운명%사효호%량경린%왕의명%라국안
局部线性嵌入%偏最小二乘%近红外光谱%丹参多酚酸盐
跼部線性嵌入%偏最小二乘%近紅外光譜%丹參多酚痠鹽
국부선성감입%편최소이승%근홍외광보%단삼다분산염
传统的偏最小二乘(PLS)建模方法不能有效反映近红外(NIR)光谱与分析样本的物理化学性质之间存在的非线性关系.局部线性嵌入(LLE)是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,它能有效地发现高维数据中的本真低维结构.结合LLE和PLS,提出一种近红外光谱非线性建模的新方法,并用于建立丹参多酚酸盐柱层析过程中丹酚酸B含量的回归校正模型.该方法首先用LLE对NIR光谱数据降维,再用PLS建立校正模型.结果表明,与多元散射校正、一阶导等预处理方法结合PLS建模比较,参数优化后的LLE-PLS方法能更准确地预测丹酚酸B的含量,其交叉验证均方根误差为0.128 mg·mL-1、决定系数为0.998 8.基于NIR光谱及LLE-PLS建模,可实现丹参多酚酸盐柱层析过程的在线检测.
傳統的偏最小二乘(PLS)建模方法不能有效反映近紅外(NIR)光譜與分析樣本的物理化學性質之間存在的非線性關繫.跼部線性嵌入(LLE)是一種新的非線性降維方法,屬于流形學習方法,它能有效地髮現高維數據中的本真低維結構.結閤LLE和PLS,提齣一種近紅外光譜非線性建模的新方法,併用于建立丹參多酚痠鹽柱層析過程中丹酚痠B含量的迴歸校正模型.該方法首先用LLE對NIR光譜數據降維,再用PLS建立校正模型.結果錶明,與多元散射校正、一階導等預處理方法結閤PLS建模比較,參數優化後的LLE-PLS方法能更準確地預測丹酚痠B的含量,其交扠驗證均方根誤差為0.128 mg·mL-1、決定繫數為0.998 8.基于NIR光譜及LLE-PLS建模,可實現丹參多酚痠鹽柱層析過程的在線檢測.
전통적편최소이승(PLS)건모방법불능유효반영근홍외(NIR)광보여분석양본적물이화학성질지간존재적비선성관계.국부선성감입(LLE)시일충신적비선성강유방법,속우류형학습방법,타능유효지발현고유수거중적본진저유결구.결합LLE화PLS,제출일충근홍외광보비선성건모적신방법,병용우건립단삼다분산염주층석과정중단분산B함량적회귀교정모형.해방법수선용LLE대NIR광보수거강유,재용PLS건립교정모형.결과표명,여다원산사교정、일계도등예처리방법결합PLS건모비교,삼수우화후적LLE-PLS방법능경준학지예측단분산B적함량,기교차험증균방근오차위0.128 mg·mL-1、결정계수위0.998 8.기우NIR광보급LLE-PLS건모,가실현단삼다분산염주층석과정적재선검측.
