近红外光谱奇异样本剔除方法研究

• 作者: 刘翠玲 吴胜男 孙晓荣 窦森磊 窦颖 胡玉君 苗雨晴
• 来源期刊: 食品科学技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 近红外光谱 异常样本 马氏距离法 MCCV 灰分
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TS211.7|TS207.3|TP391.9
• 字数: 3053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6002.2014.05.014

摘要

采用近红外光谱分析技术建立面粉校正模型,对面粉中灰分含量进行定量分析,并对异常样本进行剔除.试验中采用马氏距离法和蒙特卡洛采样法分别对异常样本进行了剔除,结果表明:用马氏距离法剔除异常样本,当权重系数为1.5,剔除样本数为3时,得到最好结果,相关系数(R2)为92.67,交互验证均方差RMSECV为0.048 5; MCCV法剔除异常样本,剔除样本数为3,得到最好结果,相关系数(R2)为94.64,交互验证均方差RMSECV为0.041 1.故马氏距离法剔除异常样本能在一定程度上提高校正模型的精度和预测精度,但MCCV法剔除异常样本后模型精度和预测精度优于马氏距离法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙晓荣	北京工商大学计算机与信息工程学院	79	396	10.0	15.0
2	刘翠玲	北京工商大学计算机与信息工程学院	119	568	11.0	17.0
3	吴胜男	北京工商大学计算机与信息工程学院	16	146	7.0	11.0
4	窦森磊	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	26	2.0	4.0
5	胡玉君	北京工商大学计算机与信息工程学院	6	36	4.0	6.0
6	苗雨晴	北京工商大学计算机与信息工程学院	8	57	4.0	7.0
7	窦颖	北京工商大学计算机与信息工程学院	8	56	4.0	7.0