基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究

• 作者: 曹楠宁 李鹏飞 王加华 韩东海
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 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
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 915-919
• 页数: 5页
• 分类号: O657.3
• 字数: 2450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2010)04-0915-05

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932 nm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900 nm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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩东海	中国农业大学食品科学与营养工程学院	70	1171	20.0	30.0
2	王加华	中国农业大学食品科学与营养工程学院	20	549	13.0	20.0
3	李鹏飞	中国农业大学食品科学与营养工程学院	12	135	6.0	11.0
4	曹楠宁	中国农业大学食品科学与营养工程学院	2	56	2.0	2.0