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Incorporating empirical knowledge into data-driven variable selection for quantitative analysis of coal ash content by laser-induced breakdown spectroscopy 被引量:1
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作者 吕一涵 宋惟然 +1 位作者 侯宗余 王哲 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第7期148-156,共9页
Laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS)has become a widely used atomic spectroscopic technique for rapid coal analysis.However,the vast amount of spectral information in LIBS contains signal uncertainty,which can a... Laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS)has become a widely used atomic spectroscopic technique for rapid coal analysis.However,the vast amount of spectral information in LIBS contains signal uncertainty,which can affect its quantification performance.In this work,we propose a hybrid variable selection method to improve the performance of LIBS quantification.Important variables are first identified using Pearson's correlation coefficient,mutual information,least absolute shrinkage and selection operator(LASSO)and random forest,and then filtered and combined with empirical variables related to fingerprint elements of coal ash content.Subsequently,these variables are fed into a partial least squares regression(PLSR).Additionally,in some models,certain variables unrelated to ash content are removed manually to study the impact of variable deselection on model performance.The proposed hybrid strategy was tested on three LIBS datasets for quantitative analysis of coal ash content and compared with the corresponding data-driven baseline method.It is significantly better than the variable selection only method based on empirical knowledge and in most cases outperforms the baseline method.The results showed that on all three datasets the hybrid strategy for variable selection combining empirical knowledge and data-driven algorithms achieved the lowest root mean square error of prediction(RMSEP)values of 1.605,3.478 and 1.647,respectively,which were significantly lower than those obtained from multiple linear regression using only 12 empirical variables,which are 1.959,3.718 and 2.181,respectively.The LASSO-PLSR model with empirical support and 20 selected variables exhibited a significantly improved performance after variable deselection,with RMSEP values dropping from 1.635,3.962 and 1.647 to 1.483,3.086 and 1.567,respectively.Such results demonstrate that using empirical knowledge as a support for datadriven variable selection can be a viable approach to improve the accuracy and reliability of LIBS quantification. 展开更多
关键词 laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS) coal ash content quantitative analysis variable selection empirical knowledge partial least squares regression(PLSR)
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融合OMP和PLS的粮食作物近红外光谱变量选择
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作者 李四海 朱刚 +1 位作者 刘明奇 董雯 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第1期220-224,共5页
为进一步解决正交匹配追踪算法用于近红外光谱定量分析时存在的偏差小、方差大、选择变量较多、模型容易过拟合的问题,提出了一种融合正交匹配追踪和偏最小二乘回归的正交匹配偏最小二乘变量选择方法OMPLS(Orthogonal matching pursuit ... 为进一步解决正交匹配追踪算法用于近红外光谱定量分析时存在的偏差小、方差大、选择变量较多、模型容易过拟合的问题,提出了一种融合正交匹配追踪和偏最小二乘回归的正交匹配偏最小二乘变量选择方法OMPLS(Orthogonal matching pursuit based partial least squares regression)。OMPLS为前向变量选择方法,算法根据OMP回归系数绝对值大小评价光谱变量重要性,使用偏最小二乘回归和贝叶斯信息准则确定剩余光谱变量中的重要变量,最终得到满足给定数量要求的最优变量集合。分别在corn数据集和wheat kernels数据集上进行变量选择实验,根据选择变量个数、RMSEC和RMSEP比较PLS、OMP、OMPLS 3种变量选择方法的性能。实验结果表明:OMPLS方法在corn数据集和Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEP值均小于OMP方法,表明模型泛化能力有了一定程度的提高。OMPLS变量选择方法以BIC指标作为模型选择准则,在模型复杂度和预测能力之间取得平衡。与OMP方法相比,能够进一步减少选择变量的数量,防止过拟合,提高模型的预测能力和可解释性。 展开更多
关键词 近红外光谱 变量选择 正交匹配追踪 偏最小二乘 贝叶斯信息准则
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基于近红外光谱技术和变量筛选-偏最小二乘判别分析方法的铁皮石斛产地无损溯源 被引量:1
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作者 柳薇 邱熙文 +3 位作者 蒋立文 范伟 李跑 郑郁 《分析测试学报》 北大核心 2025年第2期246-252,共7页
基于近红外(NIR)光谱技术与变量筛选-偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了一种铁皮石斛产地的无损溯源方法。利用光栅型便携式NIR光谱仪采集了3个积分时间(25、45、65 ms)下3个产地共900份铁皮石斛枫斗的光谱。采用光谱预处理方法消... 基于近红外(NIR)光谱技术与变量筛选-偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了一种铁皮石斛产地的无损溯源方法。利用光栅型便携式NIR光谱仪采集了3个积分时间(25、45、65 ms)下3个产地共900份铁皮石斛枫斗的光谱。采用光谱预处理方法消除光谱中的干扰;以主成分分析(PCA)、PLS-DA方法建立了铁皮石斛产地的鉴别模型;通过竞争性自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗-无信息变量消除法(MCUVE)及连续投影算法(SPA)筛选获得特征变量进一步提升PLS-DA模型鉴别准确性;此外,首次探究了积分时间对铁皮石斛产地溯源模型的影响。结果表明:无论是原始光谱还是优化预处理后的光谱,PCA方法均无法实现铁皮石斛产地的准确鉴别;45 ms和65 ms积分时间的PLS-DA模型可以实现石斛产地的100%鉴别分析;CARS和MC-UVE模型显著优于SPA模型,可在获得较少变量数的前提下实现石斛产地的100%鉴别分析。以上结果表明,基于便携式NIR光谱技术与变量筛选-PLS-DA方法可实现对铁皮石斛产地的准确鉴别,为中药材的质量控制研究提供了新方向。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 铁皮石斛 产地溯源 变量筛选方法 偏最小二乘判别分析
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基于最小二乘支持向量机的白酒酒醅成分定量分析 被引量:9
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作者 熊雅婷 李宗朋 +4 位作者 王健 冯斯雯 李子文 尹建军 宋全厚 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期163-168,共6页
利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经... 利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经无信息变量消除法波段筛选后建立的偏最小二乘模型结果进行比较。结果表明:与偏最小二乘模型相比,4个指标的最小二乘支持向量机定量模型的相关系数(R^2)、预测均方根误差以及相对分析误差3个评价参数均有更优表现;对未知样品进行预测时,最小二乘支持向量机模型的预测准确度明显高于偏最小二乘模型。说明最小二乘支持向量机模型的准确度、稳定性及预测性能均优于偏最小二乘法模型,为白酒酒醅的品质分析方法研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 白酒酒醅 最小二乘支持向量机 潜在变量 偏最小二乘法 波段筛选
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吸收光谱法同时检测食品中的苯甲酸钠与山梨酸钾 被引量:11
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作者 李秋萍 卓婧 周淑晶 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1556-1561,共6页
利用苯甲酸钠和山梨酸钾的紫外吸收光谱特性,设计了正交试验,结合偏最小二乘变量筛选法,获得变量数少、相关系数高、预报准确性好、能同时对苯甲酸钠和山梨酸钾进行浓度预报的模型,并应用于饮料、蜜饯、糕点和调色酒样品中苯甲酸钠和山... 利用苯甲酸钠和山梨酸钾的紫外吸收光谱特性,设计了正交试验,结合偏最小二乘变量筛选法,获得变量数少、相关系数高、预报准确性好、能同时对苯甲酸钠和山梨酸钾进行浓度预报的模型,并应用于饮料、蜜饯、糕点和调色酒样品中苯甲酸钠和山梨酸钾的检测。样品平行测定结果的相对标准偏差均小于10%,方法的加标回收率为82%~107%,苯甲酸钠和山梨酸钾的检测范围分别为0.1~16.0 mg.L-1和0.1~6.0 mg.L-1,检出限分别为0.05 mg.L-1和0.01 mg.L-1。样品的检测结果与国标法的检测结果相吻合。 展开更多
关键词 苯甲酸钠 山梨酸钾 紫外光吸收 正交试验 偏最小二乘变量筛选法
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逐步回归-PLS模型在大坝位移监控中的应用 被引量:9
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作者 姚远 李姝昱 张博 《水电能源科学》 北大核心 2011年第4期81-82,188,共3页
针对传统统计模型分析大坝位移监测资料中合理删选自变量问题,以陈村重力拱坝为例,基于偏最小二乘法建模原理,采取逐步回归法筛选变量,构建了逐步回归-PLS模型。实例应用结果表明,该模型简单、有效减少了自变量个数、提高了回归模型的... 针对传统统计模型分析大坝位移监测资料中合理删选自变量问题,以陈村重力拱坝为例,基于偏最小二乘法建模原理,采取逐步回归法筛选变量,构建了逐步回归-PLS模型。实例应用结果表明,该模型简单、有效减少了自变量个数、提高了回归模型的精度和线性显著性。 展开更多
关键词 逐步回归法 偏最小二乘法 大坝位移监控 变量筛选
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基于改进GA-PLS算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用 被引量:5
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作者 刘瑞兰 陈渭泉 苏宏业 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 2006年第1期76-80,共5页
提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选... 提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最(次)优解;同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题,在样本点个数少于变量个数的条件下也能进行回归建模分析。用文中提出的方法建立了催化重整过程中稳定油组分的软测量模型,结果表明了本文提出的辅助变量选择方法的优越性和实用性。 展开更多
关键词 遗传算法 部分最小二乘 变量选择 软测量 催化重整
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便携式近红外水果糖度分析模型简化研究 被引量:9
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作者 王加华 韩东海 《食品安全质量检测学报》 CAS 2009年第1期32-38,共7页
为了实现便携式近红外光谱仪水果糖度现场快速分析,将桃、梨和苹果的光谱进行二阶导数和卷积平滑处理后,利用组合移动窗口偏最小二乘法选择信息变量建立PLS模型,利用遗传偏最小二乘法选择信息变量建立MLR模型。分析表明,桃、梨和苹果PL... 为了实现便携式近红外光谱仪水果糖度现场快速分析,将桃、梨和苹果的光谱进行二阶导数和卷积平滑处理后,利用组合移动窗口偏最小二乘法选择信息变量建立PLS模型,利用遗传偏最小二乘法选择信息变量建立MLR模型。分析表明,桃、梨和苹果PLS模型的RMSEP分别为0.417、0.372和0.654,其RSDP分别为4.685%、3.348%和4.111%;MLR模型的RMSEP分别为0.381、0.382和0.550,其RSDP分别为4.281%、3.438%和3.457%,模型预测精度均满足现场检测应用要求。结果表明,用SCM-WPLS和GA-PLS可以提取最有效信息变量,模型更加简洁、数据运算量也更少,模型适用于便携式近红外光谱仪器。 展开更多
关键词 便携式近红外光谱仪 变量选择 偏最小二乘法 多元线性回归 水果 糖度
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傅立叶红外光谱技术快速检测黄酒中的氨基酸质量浓度 被引量:2
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作者 吴正宗 王芳 +2 位作者 徐恩波 徐学明 焦爱权 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期34-40,共7页
氨基酸含量是评价黄酒质量和风味的一项重要指标。为了实现对黄酒中氨基酸质量浓度的快速检测,作者探索了将傅立叶红外光谱技术(FT-IR)应用于黄酒中的17种自由氨基酸质量浓度的快速检测的可行性,同时采用协同区间偏最小二乘算法(SiPLS)... 氨基酸含量是评价黄酒质量和风味的一项重要指标。为了实现对黄酒中氨基酸质量浓度的快速检测,作者探索了将傅立叶红外光谱技术(FT-IR)应用于黄酒中的17种自由氨基酸质量浓度的快速检测的可行性,同时采用协同区间偏最小二乘算法(SiPLS)和遗传算法(GA)选出有效波长以期提高模型的预测精度。实验结果显示与基于全波长光谱建立的经典偏最小二乘算法模型相比,基于SiPLS和GA选出来的有效光谱变量而建立的回归模型的精度有显著提高,尤其是对半胱氨酸(Cys)、精氨酸(Arg)和脯氨酸(Pro)。此外,对于所有的氨基酸,GA-SiPLS模型效果最好,交互验证相关系数均大于0.80,残余预测偏差均大于2.00。因此,FT-IR结合特征谱区筛选方法可以作为常规检测的一种替代手段实现对黄酒中的自由氨基酸的快速检测。 展开更多
关键词 波长选择 傅立叶变换红外光谱 氨基酸 遗传算法 协同区间偏最小二乘算法
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基于UV-Vis-SWIR漫反射光谱的土壤多属性同时快速测定 被引量:3
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作者 李涛 屠人凤 +1 位作者 朱江 梁冰 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期987-993,共7页
采用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱(UV-Vis-SWIRDRS)结合化学计量学对土壤中有机质(SOM)、总氮(TN)、碱解氮(AN)、速效钾(AK)、缓效钾(SAK)、有效磷(AP)及pH共7种属性建立了快速同时低成本的定量分析方法。土壤样本共81个,其中50个分... 采用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱(UV-Vis-SWIRDRS)结合化学计量学对土壤中有机质(SOM)、总氮(TN)、碱解氮(AN)、速效钾(AK)、缓效钾(SAK)、有效磷(AP)及pH共7种属性建立了快速同时低成本的定量分析方法。土壤样本共81个,其中50个分为校正集,另16个为验证集,剩余15个为测试集。对每种土壤属性,考察了多种光谱预处理,变量选择以及它们的组合方法处理土壤光谱后建立的PLSR模型预测效果,选择出了最佳的光谱数据处理方法及其对应的最佳PLSR预测模型,并以独立的测试集样本对最佳模型预测性能进行客观评价。对于有机质和总氮,测试集决定系数(R2t)分别为0.94和0.97,模型可用于准确定量分析;对碱解氮和pH,R^2t分别为0.76和0.66,模型定量预测结果良好;对于有效磷,速效钾及缓效钾,R^2t小于0.6,但模型的预测效果和以往报道中的预测效果相差不大。研究表明,利用UV-Vis-SWIR DRS对土壤多属性进行快速同时低成本定量分析是可行的,有望用于土壤信息检测。 展开更多
关键词 紫外-可见-短波近红外漫反射光谱 光谱预处理 变量选择 偏最小二乘法 土壤属性
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基于迭代缩减窗口自助软收缩算法的近红外光谱变量选择方法研究 被引量:4
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作者 徐啟蕾 郭鲁钰 +2 位作者 杜康 单宝明 张方坤 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1229-1234,1241,共7页
该文针对近红外光谱因冗余变量导致的标定模型预测性能差的问题,提出了一种迭代缩减窗口自助软收缩(ISWBOSS)算法。该方法使用窗口对变量进行划分,随机抽取窗口并利用其中的变量建立子模型,计算窗口内变量回归系数的归一化并作为权重继... 该文针对近红外光谱因冗余变量导致的标定模型预测性能差的问题,提出了一种迭代缩减窗口自助软收缩(ISWBOSS)算法。该方法使用窗口对变量进行划分,随机抽取窗口并利用其中的变量建立子模型,计算窗口内变量回归系数的归一化并作为权重继续进行加权采样,从而逐步实现变量空间的软收缩。同时在迭代过程中不断缩减窗口大小对特征变量进行精确搜索。通过在玉米数据集上进行验证,并与全谱法、遗传算法、竞争自适应重加权采样法和自助软收缩法建立的偏最小二乘模型对比,结果表明,新方法不论在准确性还是稳定性上都具有显著优势。以玉米蛋白质含量预测为例,与自助软收缩算法相比,ISWBOSS的预测均方根误差从0.0418降至0.0103,且达到最优模型所需的迭代次数更少,运算效率更高。该方法对提高近红外光谱标定模型的性能具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 变量选择 迭代收缩窗口 近红外光谱 偏最小二乘 模型标定
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基于PLS成分的变量筛选法 被引量:12
12
作者 李世玲 《信息与电子工程》 2003年第2期31-35,共5页
就多元线性回归模型,提出一种基于PLS成分的变量筛选法。其基本思想是利用偏最小二乘回归原理,提取系统的两个主要成分,然后根据变量入选原则,保留对因变量影响较大的变量;再利用PLS成分筛选剩下的变量,经有限次筛选,即可得到最佳变量... 就多元线性回归模型,提出一种基于PLS成分的变量筛选法。其基本思想是利用偏最小二乘回归原理,提取系统的两个主要成分,然后根据变量入选原则,保留对因变量影响较大的变量;再利用PLS成分筛选剩下的变量,经有限次筛选,即可得到最佳变量子集。应用算例证实了这一方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 PLS成分 变量筛选 多元线性回归 入选原则 最小二乘回归
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钴湿法冶炼萃取过程质量指标的软测量
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作者 贾润达 毛志忠 常玉清 《计量学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期178-182,共5页
利用基于物料衡算关系的机理模型、基于萃取平衡关系的半经验模型以及基于径向基函数-偏最小二乘法的萃余液的pH值预测模型,提出了一种钴湿法冶炼萃取过程质量指标软测量建模方法。机理模型用以描述过程的整体特性;半经验模型利用拟... 利用基于物料衡算关系的机理模型、基于萃取平衡关系的半经验模型以及基于径向基函数-偏最小二乘法的萃余液的pH值预测模型,提出了一种钴湿法冶炼萃取过程质量指标软测量建模方法。机理模型用以描述过程的整体特性;半经验模型利用拟牛顿变尺度方法对其中未知参数进行估计,并用以逼近机理模型中的萃取平衡关系;基函数-偏最小二乘法则用来预测萃余液pH值。将所建立的软测量模型应用于实际钴湿法冶炼生产过程中,结果表明,该方法具有良好的预测精度。 展开更多
关键词 计量学 萃取 软测量 湿法冶炼 拟牛顿变尺度方法 径向基函数-偏最小二乘法
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基于灰狼算法的近红外光谱变量选择方法研究 被引量:9
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作者 武新燕 卞希慧 +2 位作者 杨盛 徐沛 王海涛 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1288-1292,共5页
基于群体智能的灰狼优化(GWO)算法具有参数少、结构简单、易于实现的优点,但在光谱领域的应用较少。该研究将GWO算法引入近红外光谱的变量筛选中,以玉米数据为例,考察了GWO算法中狼群性能、迭代次数、狼群数量及运算效率,并建立了偏最... 基于群体智能的灰狼优化(GWO)算法具有参数少、结构简单、易于实现的优点,但在光谱领域的应用较少。该研究将GWO算法引入近红外光谱的变量筛选中,以玉米数据为例,考察了GWO算法中狼群性能、迭代次数、狼群数量及运算效率,并建立了偏最小二乘(PLS)模型对玉米样品中蛋白质、脂肪、水分以及淀粉含量的测定。结果显示,GWO算法运算效率很高,经过参数调优后建立PLS模型,其蛋白质、脂肪、水分及淀粉的保留变量数分别为19、19、14、34,预测均方根误差(RMSEP)从全波长PLS建模的0.2458、0.1224、0.3398、1.1058分别下降到0.1477、0.0801、0.1762、0.7398,分别下降了40%、35%、48%、33%,相关系数也相应地提高。因此,GWO算法不仅优化速度快,选择变量数少,还可以显著提高PLS模型的预测精度,是一种近红外光谱变量选择的有效方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 变量选择 灰狼算法(GWO) 偏最小二乘(PLS)
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基于近红外光谱技术快速检测小龙虾中的生物胺 被引量:4
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作者 李锐 夏珍珍 +3 位作者 王超 王桥 段烁 刘言 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2022年第8期2419-2425,共7页
目的 建立近红外光谱法快速检测小龙虾中总生物胺含量的方法。方法 利用近红外光谱仪采集154个不同新鲜程度小龙虾样品的近红外光谱,使用高效液相色谱技术检测对应样品总生物胺含量;使用KS(Kennard-Stone)算法将103个样品作为训练集, 5... 目的 建立近红外光谱法快速检测小龙虾中总生物胺含量的方法。方法 利用近红外光谱仪采集154个不同新鲜程度小龙虾样品的近红外光谱,使用高效液相色谱技术检测对应样品总生物胺含量;使用KS(Kennard-Stone)算法将103个样品作为训练集, 51个样品作为预测集。采用多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)、标准正态变换(standard normal variate, SNV)、小波变换(wavelet transform, WT)和1阶导数(1st)分别对样品的光谱进行处理,利用训练集样品的光谱和生物浓度建立偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)模型,使用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)进一步选择波长,对模型进行优化。结果 经过小波变换处理之后的光谱所建立的PLSR模型具有较好的预测结果,CARS方法可以进一步提高模型的预测和解释能力,预测集生物胺的预测均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)值和决定系数(r;)分别可达55.74和0.92。结论 基于近红外光谱分析技术快速检测小龙虾总生物胺含量是可行的,优化后的PLSR模型可以用于评价小龙虾总生物胺含量。 展开更多
关键词 近红外光谱分析技术 小龙虾 生物胺 偏最小二乘 波长选择
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基于便携式近红外光谱仪的蓝莓热风干燥过程模型的建立 被引量:2
16
作者 黄积微 李洋 +2 位作者 袁迪 张欣硕 李国庆 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2023年第16期283-290,共8页
该文利用便携式近红外光谱技术采集蓝莓干燥过程光谱,以“蓝丰”蓝莓为研究对象,构建蓝莓热风干燥过程含水率快速检测模型。通过主成分分析法对蓝莓干燥阶段进行定性监测,分析比较竞争性自适应重加权采样法(competitive adaptive reweig... 该文利用便携式近红外光谱技术采集蓝莓干燥过程光谱,以“蓝丰”蓝莓为研究对象,构建蓝莓热风干燥过程含水率快速检测模型。通过主成分分析法对蓝莓干燥阶段进行定性监测,分析比较竞争性自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighting sampling,CARS)、移动窗口偏最小二乘法(moving window partial least squares,MWPLS)和蒙特卡洛无信息变量消除法算法对蓝莓红外光谱特征变量的选取影响,通过相关系数(R^(2))和均方根误差(root mean square error,RMSE)等参数对模型进行评价,得到最优蓝莓含水率近红外预测模型。各特征变量选取算法均能在减少参与建模波长变量基础上,提升模型拟合度及预测能力。其中,CARS-PLS建模方法共选取11个特征变量参与建模,其模型校正相关系数为0.951 0,校正均方根误差为0.042 9,预测相关系数为0.946 5,预测均方根误差为0.047 3。最后建立基于CARS特征变量的蓝莓干燥过程含水率PLS模型,能有效对蓝莓干燥过程含水率进行准确、快速、稳定的无损检测,为果蔬干燥特性及相关食品开发研究提供理论和技术支撑,有利于推动果蔬近红外无损检测应用至其他品质指标。 展开更多
关键词 蓝莓 含水率 近红外光谱 偏最小二乘法 特征变量
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基于拉曼光谱荧光背景的痕量原油泄漏检测方法 被引量:2
17
作者 童宗歌 陈夕松 +1 位作者 王鹏 胡云云 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期108-113,共6页
炼化企业在原油和常压蒸馏塔侧线轻质油换热过程中存在原油泄漏问题,进而对安全生产和后续加工环节质量控制造成不利影响。利用拉曼光谱荧光背景对原油敏感的特点,可以实现轻质油中痕量原油的检测。扫描90个含有痕量原油的常压蒸馏塔塔... 炼化企业在原油和常压蒸馏塔侧线轻质油换热过程中存在原油泄漏问题,进而对安全生产和后续加工环节质量控制造成不利影响。利用拉曼光谱荧光背景对原油敏感的特点,可以实现轻质油中痕量原油的检测。扫描90个含有痕量原油的常压蒸馏塔塔顶石脑油样本拉曼光谱作为试验数据,采用偏最小二乘回归法结合遗传算法、随机蛙跳算法以及竞争自适应重加权采样算法建模。其中检测效果最好的是竞争自适应重加权采样算法与偏最小二乘法结合的方法,预测均方根误差为1.5674μg/g。该研究表明使用拉曼光谱荧光背景进行轻质油痕量原油检测,在算法优化后可以精确检测到质量分数1~100μg/g的痕量原油,满足炼化企业生产要求。 展开更多
关键词 拉曼光谱 荧光背景 痕量原油 特征变量选择 偏最小二乘回归
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直链淀粉的傅里叶衰减全反射中红外特征光谱筛选与定量分析 被引量:8
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作者 王广 刘宇 +2 位作者 夏兰欣 李伟 程超 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第24期335-340,共6页
以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体,利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)解析变量筛选与直链淀粉含量的相关性,同时利用TQ Analyst软件建立直链淀粉含量预测模型,比较筛选的变量... 以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体,利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)解析变量筛选与直链淀粉含量的相关性,同时利用TQ Analyst软件建立直链淀粉含量预测模型,比较筛选的变量对模型解释性的差异。结果表明,利用OPLS筛选出的969~1158 cm^(-1)特征波段,主要对应直链淀粉的结晶区和非结晶区,同时也是α-1,4-糖苷键C—O—C伸缩振动的特征波段,以此波段的光谱进行建模效果最优,模型的预测性能较全波段、800~1200 cm^(-1)均得到提高,模型相关系数为0.9998,校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.587%和6.26%,相对分析误差为5.1778,预测值和真实值相关系数为0.9627。因此OPLS筛选的变量能实现直链淀粉中红外区大部分化学特征的解析,可增强预测模型的解析性。 展开更多
关键词 直链淀粉 傅里叶衰减全反射中红外光谱 变量筛选 正交偏最小二乘法
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基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测 被引量:6
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作者 李雪冬 黄莹 +2 位作者 胡勇 李怀强 高齐利 《电子器件》 CAS 北大核心 2021年第2期474-479,共6页
为了有效地提高电力负荷的预测精度,应对电力负荷的海量数据,同时兼顾负荷数据时序性和非线性,提出了一种基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测方法。首先,基于偏最小二乘法(PLS)分析影响负荷变量间的相关性,提取影响负荷变... 为了有效地提高电力负荷的预测精度,应对电力负荷的海量数据,同时兼顾负荷数据时序性和非线性,提出了一种基于PAU-LSSVM模型融合多特征变量的电力负荷预测方法。首先,基于偏最小二乘法(PLS)分析影响负荷变量间的相关性,提取影响负荷变化的特征变量。然后,根据特征变量的实时变化特征对LSSVM的模型参数进行自适应更新,建立了PAU-LSSVM负荷预测模型,并与其他深度学习方法建立的负荷预测模型进行对比。结果表明,PLS能够辨识出关键影响变量,降低训练样本矩阵维数,所提PAU-LSSVM模型能够随着工况迁移准确地预测负荷,具有较高泛化能力和工程应用价值。 展开更多
关键词 负荷预测 偏最小二乘 变量选择 参数自适应更新 最小二乘支持向量机
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基于改进的偏最小二乘法的LIBS钢液成分定量分析 被引量:5
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作者 马翠红 崔金龙 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期876-881,共6页
为了研究激光诱导击穿光谱技术基体效应对其测量精确度的影响,采用改进的偏最小二乘法进行数据预测,以有效降低基体效应对待测元素的影响。通过与单变量定标和偏最小二乘模型定标进行对比研究可知,待测元素Mn和Si的定标曲线的拟合度分别... 为了研究激光诱导击穿光谱技术基体效应对其测量精确度的影响,采用改进的偏最小二乘法进行数据预测,以有效降低基体效应对待测元素的影响。通过与单变量定标和偏最小二乘模型定标进行对比研究可知,待测元素Mn和Si的定标曲线的拟合度分别从0.991和0.993提高到了0.996和0.997,对于验证样品的预测相对误差也分别从6.231%,6.912%下降到了5.510%和6.125%。结果表明,采用改进的偏最小二乘法可以有效减小基体效应,定标精度有较明显提高,对分析性能有了较大的提高。 展开更多
关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 双重筛选 偏最小二乘法 钢液定量分析
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