光谱变换技术结合连续投影算法在模型简化中的应用

光谱变换技术结合连续投影算法在模型简化中的应

专业:测控技术与仪器 学号:20070310110104 学生姓名:曾卫琴 指导老师:郝勇

摘要

小波变换(Wavelet Transformer,WT)技术结合连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)用于近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,Vis/NIR)和拉曼光谱(Raman Spectroscopy,RS)有效建模波长的选择,并采用选择后的变量建立偏最小二乘回归(Partial least squares Regression,PLSR)模型。分别采用近红外透射光谱和RS技术对葡萄酒酒精度和药片活性成分含量进行定量分析。将107个葡萄酒样品的近红外光谱按照近似2:1的比例进行校正集和预测集样本的选择,因此,71个样本作为校正集,36个样本作为预测集,将WT-SPA-PLSR方法用于葡萄酒酒精度分析,结果表明,采用WT-SPA-PLSR方法后,酒精度模型的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)由12.594减小为12.548,预测相关系数(Correlation coefficient,R)没有变化仍为0.951,AIC值由5040.199减小为152.694,建模变量由69个变为67个;将120个药片的RS按照2:1的比例进行样品集划分,80个样本作为校正集,40个样本作为预测集,将WT-SPA-PLSR方法用于药片活性成分含量分析,结果表明,采用WT-SPA-PLSR方法后,药片活性成分含量的RMSEP由7.561变为7.689,R没有变化仍为0.929,AIC值由7406.874减小为201.484,建模变量都是78个。

因此,采用WT-SPA-PLSR方法不仅可以提高Vis/NIR分析模型的精度,而且可以有效简化模型;采用WT-SPA-PLSR方法虽然没有提高RS分析模型的精度,但是误差相差不大,更为重要的是,采用WT-SPA-PLSR方法可以有效简化RS分析模型。

关键词:小波变换;连续投影算法;近红外光谱;拉曼光谱;偏最小二乘法

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