分析测试学报
分析測試學報
분석측시학보
JOURNAL OF INSTRUMENTAL ANALYSIS
2013年
11期
1359-1363
,共5页
吴瑞梅%王晓%郭平%艾施荣%严霖元%刘木华
吳瑞梅%王曉%郭平%艾施榮%嚴霖元%劉木華
오서매%왕효%곽평%애시영%엄림원%류목화
近红外光谱%联合区间偏最小二乘法(siPLS)%遗传算法(GA)%农药制剂%毒死蜱
近紅外光譜%聯閤區間偏最小二乘法(siPLS)%遺傳算法(GA)%農藥製劑%毒死蜱
근홍외광보%연합구간편최소이승법(siPLS)%유전산법(GA)%농약제제%독사비
near infrared (NIR) spectroscopy%synergy interval PLS (siPLS)%genetic algorithm (GA)%pesticide formulation%chlorpyrifos
为提高毒死蜱农药乳油中有效成分近红外光谱定量分析模型的精度和稳定性,采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)结合遗传算法(GA)筛选特征变量,由交互验证法确定最佳主成分因子数及筛选的变量数.结果表明,从全光谱区优选出81个变量,主成分因子数为11时,能建立性能最优的模型,模型预测集的决定系数R2P为0.972,预测均方根误差(RMSEP)为0.353％.研究表明,利用siPLS结合GA方法优选特征变量,能大幅度地消除农药乳油光谱变量间的冗余信息和无关信息,降低模型的复杂度,提高农药有效成分预测模型的精度及稳定性.
為提高毒死蜱農藥乳油中有效成分近紅外光譜定量分析模型的精度和穩定性,採用聯閤區間偏最小二乘法(siPLS)結閤遺傳算法(GA)篩選特徵變量,由交互驗證法確定最佳主成分因子數及篩選的變量數.結果錶明,從全光譜區優選齣81箇變量,主成分因子數為11時,能建立性能最優的模型,模型預測集的決定繫數R2P為0.972,預測均方根誤差(RMSEP)為0.353％.研究錶明,利用siPLS結閤GA方法優選特徵變量,能大幅度地消除農藥乳油光譜變量間的冗餘信息和無關信息,降低模型的複雜度,提高農藥有效成分預測模型的精度及穩定性.
위제고독사비농약유유중유효성분근홍외광보정량분석모형적정도화은정성,채용연합구간편최소이승법(siPLS)결합유전산법(GA)사선특정변량,유교호험증법학정최가주성분인자수급사선적변량수.결과표명,종전광보구우선출81개변량,주성분인자수위11시,능건립성능최우적모형,모형예측집적결정계수R2P위0.972,예측균방근오차(RMSEP)위0.353％.연구표명,이용siPLS결합GA방법우선특정변량,능대폭도지소제농약유유광보변량간적용여신식화무관신식,강저모형적복잡도,제고농약유효성분예측모형적정도급은정성.
