共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
变量优选在纺织品棉含量近红外分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现用较少的变量建立适当的模型,以准确预测未知棉涤样品的棉含量,用NIRFlex N-500近红外光谱仪采集297个棉涤样品的光谱,用蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)对变量进行筛选,偏最小二乘法(PLS)建立棉含量的定标模型,根据各个模型所用的样品数、交叉验证均方根误差(RMSECV)、预测集均方根误差(RMSEP)和预测相关系数(r)评价定标模型的精度和稳定性。结果表明:通过上述数据预处理方法进行变量筛选后,用PLS建立的校正模型不仅使数据的运算量大幅度降低,还能很好地预测未知样品的棉含量,使得基于近红外光谱的棉涤样品中棉含量的定量分析方法进一步简化。 相似文献
3.
采用间隔偏最小二乘法(IPLS)和移动窗口偏最小二乘方法(MWPLS),在640~1 100nm范围内建立血糖短波近红外的优化模型。使用马氏距离对人血清样品中的奇异样品进行筛选,将检测光谱分别等分为2~15份进行IPLS分析,对比建立预测模型。设窗宽为151nm,成分数范围(1~20),全谱进行MWPLS,对预测模型进行优化。结果显示,依据马氏距离采用最小半球体积法能有效筛选所采集光谱中的奇异光谱,IPLS可以有效地找到葡萄糖分子官能团对应的近红外特征谱段,MWPLS能够找到适合建模的精确起止波长点,通过偏最小二乘法建立血糖浓度的预测模型,相关系数R=0.982 2,预测均方差RMSEP=0.163 5 mmol/L,偏差Bias=-0.087 3mmol/L。 相似文献
4.
5.
应用近红外透射光谱法测定稻米淀粉回复值 总被引:2,自引:0,他引:2
以235份精米为样品,利用近红外透射光谱分析仪扫描样品,采用改进的偏最小二乘法建立定标模型,得到了近红外分析模型的定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准差(SECV)和定标决定系数(RSQ),分别为14.28、14.92和0.87。内部交叉验证结果显示,经校正的工作标准差(SEP)、检验偏差(BIAS)和交叉检验相关系数(1-VR)分别为5.58、0.40和0.95,相关性达极显著水平。内部交叉验证和外部验证结果表明,近红外定量分析精米淀粉回复值有很高的准确度。 相似文献
6.
7.
8.
9.
可见-近红外光谱测定血红蛋白的等效波段选择 总被引:2,自引:2,他引:0
将可见-近红外光谱和改进的移动窗口偏最小二乘(MWPLS)方法应用于人类血红蛋白(HGB)无试剂快速检测的高精度波段优选。为了避免模型评价失真,提出了一种新的模型评价体系。首先,从全体205个样品中随机抽取70个作为检验集,余下的135个作为建模集,并划分为具有相似性的定标集(80个样品)和预测集(55个样品)共50次;其次,对每一次划分都分别建模和优化,使得模型具有稳定性;最后,利用检验集对优选出的模型进行再次检验。实验结果表明:可见-短波近红外波段400~1100nm可以作为人体全血HGB的信息波段;进一步采用MWPLS方法从400~1100nm中选出全局最优波段为492~890nm,并得到包含77个等效波段的模型空间。以492~890nm为例,检验效果预测均方根偏差(V-SEP)、预测相关系数(V-RP)和相对预测均方根偏差(V-RSEP)分别为2.58g L-1、0.988和1.97%,得到的样品的HGB预测值与临床实测值吻合精度很高,可望应用于临床。 相似文献
10.
11.
12.
多元散射校正对近红外光谱分析定标模型的影响 总被引:20,自引:5,他引:15
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。 相似文献
13.
14.
15.
16.
17.
针对现有方法检测绿茶生产日期的不足,采用控制生产日期单一变量的方法,利用近红外光谱分析技术结合偏最小二乘法对其进行无损伤检测。首先对原始光谱进行五点平滑和一阶微分预处理,并利用移动窗口-BP神经网络算法(MW-BP-ANN)提取特征光谱变量。然后采用偏最小二乘算法验证方式建立校正模型,并采用预测均方根误差(εRMSEP)、相关系数(Cp)和相对分析误差(σRPD)来评价模型质量。当主成分数为9时获得最优模型,3个评价指标分别为19.965,0.943和3.07。研究结果表明,近红外光谱结合偏最小二乘法可用于对绿茶生产日期的快速无损伤检测。 相似文献
18.
小型近红外玉米蛋白质成分分析 仪器设计的波段选择 总被引:4,自引:2,他引:4
采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法(PLS)建立了玉米蛋白质含量的定标模型。按照预测效果优选光谱波段,为设计小型近红外玉米蛋白质成分分析仪器提供依据。采用多元散射校正方法对光谱进行预处理,然后利用Savitzky-Golay平滑法对原谱、一阶导数谱和二阶导数谱进行平滑处理。选取全谱、合频、一倍频、二倍频和蛋白质基团等5个波段,每个波段分别采用原光谱、一阶导数谱、二阶导数谱,共建立15个定标模型。同时调整Savitzky-Golay平滑点数和PLS因子数,通过多次PLS数值实验比较,按照预测效果确定每个模型的最优平滑点数、因子数,再从中选优。结果表明,采用一阶导数谱的一倍频波段(7 000~5 500 cm-1)的定标效果最好,模型的预测相关系数、预测均方根偏差、相对预测均方根偏差分别为0.945,0.357,3.340%。一倍频波段可以代替全谱波段并得到更好的定标效果。 相似文献
19.