近红外光谱数据处理的独立分量分析方法研究

• 作者: 方利民 林敏
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 化学
• 关键词: 独立分量分析 主成分分析 神经网络 近红外光谱 玉米样品
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 137-141,145
• 页数: 6页
• 分类号: O657.33
• 字数: 4812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1540.2008.02.010

摘要

从数学的角度分析比较了主成分分析(PCA)与独立分量分析(ICA)的原理和特点,给出光谱矩阵在两种不同分析方法下的不同分解;同时结合线性回归和神经网络回归,提出"两步法"来确定不同成分含量测定的最优模型.进而采用PCA与ICA对实际测得的玉米近红外光谱进行了处理,比较分析了两种不同分解所得矩阵的化学含义,以及PCA与ICA两种不同分解对玉米光谱分析结果的影响.仿真结果表明,ICA从独立性角度对光谱数据矩阵进行分解,所得结果更接近实际光谱.最后,利用"两步法"对玉米三种主要成分水、淀粉、蛋白质分别建立了各自最优含量测定模型.结果表明,所建模型符合快速测定要求,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林敏	中国计量学院计量测试工程学院	91	967	18.0	26.0
2	方利民	中国计量学院计量测试工程学院	14	145	8.0	11.0