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摘要:
针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LAR-SLRDS).该方法首先采用小波变换对样品光谱数据进行预处理,然后利用LAR实现样品全谱区光谱特征波长点的筛选,最后利用SLRDS对筛选出来的变量进行校正.采用汽油和药品样本的近红外光谱数据验证LAR-SLRDS性能,汽油数据集C7、C8、C9和C10成分的光谱差异为0.002 8、0.002 7、0.002 6和0.002 7,预测标准差为0.410 6、0.849 2、1.034 9和1.215 8;药品数据集活性、硬度和重量成分的光谱差异为0.030 0、0.031 8和0.033 6,预测标准差为1.933 8、0.440 2和2.130 9.结果表明,LAR-SLRDS算法不仅能够消除主、从仪器光谱之间存在的差异,实现模型传递,而且能够提高PLS定量模型的准确性和稳定性,具有广泛的应用潜力.
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文献信息
篇名 基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法
来源期刊 分析测试学报 学科 化学
关键词 近红外光谱技术 模型传递 最小角回归 一元线性直接校正法
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 39-45
页数 7页 分类号 O657.3|TQ460.7
字数 4278字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4957.2019.01.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨辉华 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院 94 618 13.0 19.0
3 刘振丙 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 40 122 7.0 9.0
4 路皓翔 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院 8 2 1.0 1.0
7 吴鹏飞 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 2 0 0.0 0.0
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