有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

摘要：介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了少而精的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义. 作者： 刘旭华[1]徐兴忠[2]何雄奎[3]张录达[3] Author： 作者单位： 北京理工大学理学院,北京,100081;中国农业大学理学院,北京,100193北京理工大学理学院,北京,100081中国农业大学理学院,北京,100193 期 刊： 光谱学与光谱分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2009, 29(11) 分类号： O657.3 关键词： 近红外光谱    有监督主成分回归    定量分析    机标分类号： TQ4 TG1 机标关键词： 有监督    主成分回归法    近红外光谱    光谱定量分析    应用研究    Quantitative Analysis    Principal Component Regression    Application    定量分析模型    波长    预测集样品    蛋白质含量    信息选择    光谱数据    平均相对误差    回归模型预测    方法    凯氏定氮法    近红外分析    仪器设计 基金项目： 国家自然科学基金项目，国家863项目

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