无信息变量消除法在筛选南疆红枣总酸近红外特征波长中的应用

• 作者: 代希君 彭云发 罗华平 罗雪宁 胡晓男 詹映
• 来源期刊: 食品工业
• 关键词: 无信息变量消除法 红枣 近红外光谱 特征波长 总酸
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 专题论述
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

以南疆红枣总酸的快速无损检测为研究对象,利用SPXY (Sample set partitioning based on joint x-y distances)法来划分校正集样本,应用无信息变量消除法(UVE)对南疆红枣总酸近红外光谱(NIRS)特征变量进行筛选,然后用筛选出的变量建立偏最小二乘(PLS)模型,该模型的预测标准偏差(RMSEP)为0.0447,预测相关系数为RP为0.877 8,并将UVE筛选的变量建立的PLS模型与全光谱建立PLS模型结果进行比较.结果表明,SPXY法划分的校正集样本合理;UVE优出选全光谱1 557个变量中的420个变量,建立的PLS模型预测效果要好于全光谱建立的PLS模型,UVE能够有效地选取待测成分的特征波长,建立简化的红枣总酸预测模型,降低模型计算量.