基于组合偏最小二乘的特征波段优选方法在氨、碱化处理玉米秸秆粗蛋白检测中的研究

• 作者: 孔庆明 李泽东 苏中滨 谷俊涛 马铮 高睿
• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: 玉米秸秆 粗蛋白 间隔偏最小二乘 近红外光谱 特征波段
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1334-1343
• 页数: 10页
• 分类号: O657.33|O629.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.004

摘要

该文构建了玉米秸秆粗蛋白定量分析模型,并对光谱特征波段选取方法进行探讨及验证.首先对107个样本进行预处理,剔除两个异常样本后采用DB2小波缺省阈值4层分解方式进行光谱重构,预处理后粗蛋白模型交互验证决定系数R2CV从0.788 9提高至0.920 8,采用间隔偏最小二乘(IPLS)及其改进型方法后向区间间隔偏最小二乘(BIPLS)、组合间隔偏最小二乘(SIPLS)进行特征波段选取,并对比主成分分析、竞争性自适应重加权采样法、相关系数法、遗传算法、移动窗口最小二乘等结果,发现基于IPLS及其改进型BIPLS、SIPLS均可有效、准确定位特征波段区间,其中采用SIPLS 30波段间隔在10 128～ 10 398 cm-1与11 196～11462cm-1时具有最优模型,验证集相关系数(rp)为0.978 4,验正集决定系数(R2P)为0.957 2,验正集均方误差根(RMSEP)为0.221 1,相比于其他波段选取方法表现出较好的实时准确性,该方法可为玉米秸秆氨碱化最优条件判定提供重要的数据支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏中滨		84	466	13.0	17.0
2	高睿		5	24	2.0	4.0
3	孔庆明		9	58	4.0	7.0
4	谷俊涛		2	1	1.0	1.0
5	李泽东		2	0	0.0	0.0
6	马铮		2	0	0.0	0.0