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基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究
被引量：
12
1
作者
曹楠宁
王加华
+1 位作者
李鹏飞
韩东海
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期915-919,共5页
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-...
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932nm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900nm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。
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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
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职称材料
题名
基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究
被引量：
12
1
作者
曹楠宁
王加华
李鹏飞
韩东海
机构
中国农业大学食品科学与营养工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期915-919,共5页
基金
国家自然科学基金项目(30571073)
国家科技支撑计划项目(2006BAD05A06)资助
文摘
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932nm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900nm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。
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
Keywords
NIR spectroscopy
Variable selection
Orthogonal signal correction （OSC）
searching combination moving window pls （scmwpls）
Genetic algorithms （GA）
Apricot
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究
曹楠宁
王加华
李鹏飞
韩东海
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
12
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