基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究
- 出版年：2010
- 作者：曹楠宁；王加华；李鹏飞；韩东海
- 单位1：中国农业大学食品科学与营养工程学院
- 出生年：1986
- 学历：硕士研究生
- 语种：中文
- 作者关键词：近红外光谱；变量提取；正交信号校正；区间组合移动窗口偏最小二乘法；遗传算法；杏
- 起始页：915
- 总页数：5
- 经费资助：国家自然科学基金项目(30571073)；国家科技支撑计划项目(2006BAD05A06)资助
- 刊名：光谱学与光谱分析
- 是否内版：否
- 刊频：月刊
- 创刊时间：1981
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国光学学会
- 主编：黄本立
- 地址：光谱学与光谱分析期刊社
- 邮编：100081
- 电子信箱：chngpxygpfx@vip.sina.com
- 网址：http://www.gpxygpfx.com
- 卷：30
- 期：4
- 期刊索取号：P342.06220
- 数据库收录：中国物理类、化学类核心期刊；中国科协精品科技期刊；已被国内外CSCD，SCI，Ei，CA，AA，PЖ,MEDLINE等文献机构收录；中国科技论文统计源期刊；中国学术期刊文献统计源期刊
- 核心期刊：物理类、化学类核心期刊
摘要
光谱数据压缩、信息变量提取是近红外应用研究的热点，是简化模型、提高预测精度的重要手段。本文以杏可见/近红外光谱为例，采用二阶导数、标准化和正交信号校正(OSC)处理以滤除光谱与浓度阵无关的信号；使用SCMWPLS选择出880，894～910和932nm为建模区间建立PLS预测模型，其相关系数(R)、校正误差(SEC)和预测误差(SEP)分别为0.920，0.454和0.470；进行独立运行GA程序100次，依次选择入选频率较高的2个波长点888和900nm作为回归变量，建立GA-MLR预测模型，其R，SEC，SEP分别为0.905，0.488和0.459，均优于全谱的偏最小二乘建模结果。结果显示，OSC可以滤除光谱与浓度阵无关的信号，减少建立模型所用的主因子数；SCMWPLS和GA可以寻找最优信息变量组合。该方法对于建立低维度、高精度近红外快速分析模型具有普遍参考意义。