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：12

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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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XRD结合PLS测定复合含能材料中CL-20的晶型含量

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作者 周利园 王德祥 +3 位作者 张天龙 刘国权 李华 汤宏胜 《火炸药学报》 北大核心 2025年第8期756-762,I0003,共8页

为了解决复合含能材料中CL-20晶型定量分析问题,提出了一种基于X射线衍射(XRD)结合偏最小二乘(PLS)的定量分析方法;制备了不同晶型CL-20与DA基药混合的复合含能材料样品,采集了XRD谱图,并结合多种数据预处理(MSC、SNV、D1st、D2nd、WT)... 为了解决复合含能材料中CL-20晶型定量分析问题,提出了一种基于X射线衍射(XRD)结合偏最小二乘(PLS)的定量分析方法;制备了不同晶型CL-20与DA基药混合的复合含能材料样品,采集了XRD谱图,并结合多种数据预处理(MSC、SNV、D1st、D2nd、WT)和变量选择方法(SIPLS、BIPLS、CARS)对模型性能进行优化。结果表明,MSC-CARS-PLS模型对ε-CL-20和CL-20总含量的预测性能最优,其决定系数(R_(p)^(2))分别为0.9862和0.9759,对应的均方根误差(RMSE_(p))分别为0.5901和0.5276;将该模型应用于实际生产的复合含能材料样品中,预测结果与参考值高度一致,验证了其在CL-20晶型定量分析中的准确性与实用性;说明此方法是一种快速、准确的CL-20晶型定量分析方法。 展开更多

关键词 分析化学 偏最小二乘 PLS X射线衍射 定量分析 CL-20 变量选择

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苏云金杆菌制剂中违禁添加高效氯氟氰菊酯的红外光谱快速定量方法研究

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作者 陈月飞 夏静静 +4 位作者 韦芸 徐惟馨 毛欣然 闵顺耕 熊艳梅 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1348-1354,共7页

利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)对苏云金杆菌制剂中违禁添加的高效氯氟氰菊酯含量进行了快速定量检测。在3种不同来源的苏云金杆菌制剂中加入不同质量的95%(w/w)高效氯氟氰菊酯原药,配制成浓度为0.00... 利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)对苏云金杆菌制剂中违禁添加的高效氯氟氰菊酯含量进行了快速定量检测。在3种不同来源的苏云金杆菌制剂中加入不同质量的95%(w/w)高效氯氟氰菊酯原药,配制成浓度为0.00%~5.00%的混合样品153个,乙腈作为萃取剂,选用较少萃取剂用量提高隐性成分在萃取液中浓度以增强红外吸收。选择3种预处理方法:平滑法(smooth)、标准正态变换法(SNV)和多元散射校正法(MSC)以及6种变量选择算法:无信息变量消除法(UVE)、区间偏最小二乘法(iPLS)、移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)、竞争性自适应重加权采样(CARS)、自助软收缩法(BOSS)、区间组合优化(ICO),考察了不同预处理方法及变量选择方法对模型结果的影响。其中,MSC预处理结合BOSS算法获得最优的模型效果:交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.18×10^(-3),交叉验证集决定系数(R2cv)为9.94×10^(-1),预测均方根误差(RMSEP)为1.01×10^(-3),预测集决定系数(R2pre)为9.93×10^(-1)。对于高效氯氟氰菊酯含量范围在0.10%~5.00%的样品,外部检验样品预测平均相对误差为4.44%,含量范围在2.00%~5.00%的样品,外部检验样品平均相对误差仅2.64%。该方法可应用于苏云金杆菌制剂中违禁添加高效氯氟氰菊酯的快速检测。 展开更多

关键词 红外光谱 偏最小二乘法 变量选择 高效氯氟氰菊酯 苏云金杆菌

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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：10

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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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一种基于主元选择的偏最小二乘回归方法 被引量：7

6

作者 李寿安 张恒喜 +1 位作者 郭基联 孟科 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第16期7-8,26,共3页

为更有效地分析和处理小样本多元数据,提出了一种基于主元选择的偏最小二乘回归方法,并阐述了该方法的基本原理和计算步骤。该方法首先根据相关系数矩阵选取数据样本中的主元,然后对主元进行主成分分析、典型相关分析和多元线性回归。... 为更有效地分析和处理小样本多元数据,提出了一种基于主元选择的偏最小二乘回归方法,并阐述了该方法的基本原理和计算步骤。该方法首先根据相关系数矩阵选取数据样本中的主元,然后对主元进行主成分分析、典型相关分析和多元线性回归。实例分析表明,与偏最小二乘回归方法相比,该方法在分析存在多重线性相关的小样本多元数据方面回归次数更少,精确度更高。 展开更多

关键词 主元选择 偏最小二乘回归 小样本多元数据 多重相关

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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

7

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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基于变量选择的偏最小二乘回归法和田间行走式近红外光谱进行土壤碳含量测定研究 被引量：10

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作者 沈掌泉 卢必慧 +1 位作者 单英杰 许红卫 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1775-1780,共6页

针对田间状态下通过行走式设备获取的近红外反射光谱数据,存在干扰因素多,数据获取环境复杂多变,比实验室条件下建立土壤碳预测模型更加困难的情况,研究了通过变量选择来提高模型质量的效果及有效性。从独立检验数据集来分析,与采用所... 针对田间状态下通过行走式设备获取的近红外反射光谱数据,存在干扰因素多,数据获取环境复杂多变,比实验室条件下建立土壤碳预测模型更加困难的情况,研究了通过变量选择来提高模型质量的效果及有效性。从独立检验数据集来分析,与采用所有变量所建模型的预测精度相比,进行变量选择后的预测精度,均有不同程度的提高,说明在建立土壤碳预测模型时,进行光谱变量选择,是有益和必要的。基于无信息变量消除法(UVE)和无信息变量消除-连续投影法(UVE-SPA)进行变量选择所建模型的预测精度较高,而SPA和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)的效果较差;对于协同区间最小二乘法而言,分割的区间数、参与建模子区间数的变化,会对所建模型的预测精度产生影响,选择合适的区间分割数和子区间组合,可以获得与UVE和UVE-SPA相当的效果,但其不足是需要大量的运算来进行最优子区间组合的选择。 展开更多

关键词 田间行走式测定 近红外光谱 土壤碳 偏最小二乘回归法 变量选择

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近红外特征波长筛选在勾兑梨汁中原汁含量的快速检测中的应用 被引量：6

9

作者 王武 王建明 +1 位作者 李颖 李玉榕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期3058-3062,共5页

为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%~100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四种... 为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%~100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四种算法分别建立的偏最小二乘(PLS)模型。结果表明,GA-PLS,PSO-PLS,GSO-PLS,FA-PLS四种模型均能够剔除大部分波长变量,其中以FA-PLS模型效果最佳,不仅保证模型的稳健性,而且简化了模型,提高了预测的精度。为了进一步优选特征波长,利用连续投影算法(SPA)在FA基础上做进一步波长筛选,并比较全波段PLS,SPA-PLS,FA-PLS,FA-SPA-PLS模型,四种模型泛化能力为:FA-PLS>PLS>FA-SPA-PLS>SPA-PLS,其预测均方根误差分别为0.029 1,0.033 3,0.033 9和0.137 0,相应的波长变量数量依次367,765,20和18。其中SPA-PLS波长变量最少,但预测误差远远高于其他三种模型,综合考虑预测精度与波长变量数目,FA-SPA-PLS模型不仅波长变量较少而且预测精度较高,能够有效鉴别勾兑梨汁中原汁含量。研究利用近红外光谱技术为快速鉴别勾兑果汁提供一种有益思路,并通过波长变量筛选简化定量分析模型。 展开更多

关键词 近红外 特征波长 偏最小二乘 连续投影法

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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

10

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

11

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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可见-近红外光谱技术结合递归变量选择算法对土壤全氮与有机质含量测定研究 被引量：3

12

作者 贾生尧 唐旭 +2 位作者 杨祥龙 李光 张建明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期2070-2075,共6页

应用可见-近红外光谱技术进行定量分析时,变量选择起着十分重要的作用。不同土壤样品之间的预测机制可能存在很大差异,当待测样品出现新的特征信息时,基于建模集选择的特征变量不一定能够很好地代表待测样品的有效信息,继续采用原有特... 应用可见-近红外光谱技术进行定量分析时,变量选择起着十分重要的作用。不同土壤样品之间的预测机制可能存在很大差异,当待测样品出现新的特征信息时,基于建模集选择的特征变量不一定能够很好地代表待测样品的有效信息,继续采用原有特征变量建模就易导致预测误差增大。该研究采用递归变量选择方法在预测过程中递归更新土壤全氮与有机质的特征变量,以保持预测模型的鲁棒性;比较了偏最小二乘法(PLS),递归偏最小二乘法(RPLS)和不同递归变量选择方法,如:变量投影重要性与RPLS相结合(VIP-RPLS),VIP-RPLS,无信息变量消除法与PLS相结合(UVE-PLS)对于土壤全氮与有机质含量的预测效果。所用195份土壤样品来自浙江省文成县8个乡镇的农田。土壤样品随机分成两部分,一部分作为建模集包含120份样品,另一部分作为预测集包含75份样品。结果表明:VIP-RPLS建立的模型对于预测土壤全氮与有机质含量取得了最优的结果,获得的决定系数(R2)分别为0.85与0.86,获得的预测相对分析误差(RPD)分别为2.6%与2.7%。说明VIP-RPLS通过不断更新模型的特征变量,能够捕获新加入到建模集样品的有效信息。相比于本研究中的其他方法,VIP-RPLS对于土壤全氮与有机质含量具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 可见近红外光谱 土壤全氮 有机质 递归偏最小二乘 递归变量选择

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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：3

13

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：5

14

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UV-Vis-SWIR漫反射光谱的土壤多属性同时快速测定 被引量：3

15

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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近红外光谱-偏最小二乘法测定三元混合物中各组分的含量 被引量：3

16

作者 张明锦 杜一平 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2010年第1期123-126,共4页

为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于峰纯度值的变量优选方法,结合偏最小二乘建模,用于近红外光谱多组分同时测定。对庚烷、氯苯和甲苯三组分混合体系进行分析,只选择其中的10个波长变量建立校正模型,与全... 为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于峰纯度值的变量优选方法,结合偏最小二乘建模,用于近红外光谱多组分同时测定。对庚烷、氯苯和甲苯三组分混合体系进行分析,只选择其中的10个波长变量建立校正模型,与全谱范围的定量校正模型比较。结果表明该方法可使最终所得的模型中变量数大大减少,可通过波长变量优选最小化冗余信息,提高预测精度及建模效率。 展开更多

关键词 近红外光谱 偏最小二乘 纯度值 变量筛选

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橡胶树叶片镁素含量高光谱估算 被引量：1

17

作者 陈桂良 刘忠妹 +2 位作者 许木果 丁华平 黎小清 《热带作物学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期2453-2460,共8页

镁素与橡胶树生长和产胶密切相关,快速、准确测定橡胶树叶片镁素含量,对橡胶树叶片镁素营养状况评价和实施配方施肥具有重要意义。本研究采集多区域、多品种、多割龄的橡胶树成熟鲜叶,旨在获得涵盖缺、正常、丰富等不同镁素含量等级的... 镁素与橡胶树生长和产胶密切相关,快速、准确测定橡胶树叶片镁素含量,对橡胶树叶片镁素营养状况评价和实施配方施肥具有重要意义。本研究采集多区域、多品种、多割龄的橡胶树成熟鲜叶,旨在获得涵盖缺、正常、丰富等不同镁素含量等级的叶片样品,利用FieldSpec4和化学方法同步获取叶片样品的光谱反射率和镁含量数据,对光谱反射率进行噪声波段去除和重采样后,采用Kennard-Stone(KS)算法将样本集划分为校正集和验证集。对叶片光谱反射率进行Savitzky-Golay(SG)微分变换,基于全波段的不同变换模式下的微分光谱与镁含量数据,采用偏最小二乘法(PLS)及留一交叉验证方法建模,通过筛选,得到最佳微分变换模式为:微分阶数为2,滤波窗口大小为71,多项式次数为2或3。通过PLS回归系数特征波长优选得到23个最佳微分光谱特征变量,基于最佳微分光谱特征变量和镁含量数据,采用PLS方法建立了橡胶树叶片镁素含量高光谱估算模型。结果表明,相比原始光谱反射率,基于微分光谱特征变量构建的模型预测效果明显提升,R2从0.666提升到0.805,RMSE从0.475 g/kg减小到0.372 g/kg,RPD从1.739提升到2.217。SG微分光谱变换和PLS回归系数特征波长优选能够明显提升模型估算精度,RPD位于2.0~2.5之间,模型估算能力良好。 展开更多

关键词 高光谱 橡胶树叶片 镁素 偏最小二乘回归 变量筛选

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岩溶洼地抽水蓄能建库适宜性评价体系及目标优选 被引量：2

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作者 张涛 左双英 +5 位作者 沈春勇 郑克勋 陈世万 张清 雷林 吴宗琴 《中国岩溶》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1161-1172,共12页

为解决岩溶洼地修建抽水蓄能电站选址的实际工程问题,利用DEM数据和ArcGIS平台自动提取岩溶洼地并进行属性分析和计算,开展岩溶洼地建库资源评价及上库库址优选研究。提出洼地坡度、库容、岩组类型、断层、水文地质、上下库竖直距离和... 为解决岩溶洼地修建抽水蓄能电站选址的实际工程问题,利用DEM数据和ArcGIS平台自动提取岩溶洼地并进行属性分析和计算,开展岩溶洼地建库资源评价及上库库址优选研究。提出洼地坡度、库容、岩组类型、断层、水文地质、上下库竖直距离和距高比7个建库决策关键性影响因子,构建模糊综合评判模型和偏最小二乘通径模型,以生态保护红线和自热保护区为限制性因素,对研究区488个候选洼地进行初步筛选排序。研究结果表明,竖直距离、库容、距高比三个因素对选址决策起到关键性作用;应用GIS地图叠加技术能很好排除因环境因素限制的不可行站点。通过两种模型普选出的前10个优选洼地中共有6个吻合,一致性较好说明评价模型适用性强、评价结果可靠性高;优选出的洼地与指标体系的量化标准基本一致,在工程实例中得到了很好的验证,其中白水塘1#洼地最适合建设抽水蓄能电站。 展开更多

关键词 岩溶洼地 抽水蓄能电站选址 模糊综合评判法 偏最小二乘通径模型

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正交匹配追踪算法的近红外光谱定量分析 被引量：5

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作者 李四海 刘东玲 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1097-1101,共5页

压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可... 压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone(KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.2052和0.1598,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.4502和0.4125,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。 展开更多

关键词 近红外光谱 变量选择 压缩感知 偏最小二乘 正交匹配追踪

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基于偏最小二乘的鱼类超微弱发光建模方法研究 被引量：1

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作者 叶廷东 洪晓斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期2962-2964,3006,共4页

针对鱼类超微弱发光信息建模中存在的信息降维、多重相关性和非线性问题,提出了一种基于变量筛选与双层多项式非线性偏最小二乘的多维信息建模方法。该方法用偏最小二乘方法进行变量筛选,然后采用双层多项式非线性偏最小二乘方法实现对... 针对鱼类超微弱发光信息建模中存在的信息降维、多重相关性和非线性问题,提出了一种基于变量筛选与双层多项式非线性偏最小二乘的多维信息建模方法。该方法用偏最小二乘方法进行变量筛选,然后采用双层多项式非线性偏最小二乘方法实现对多维信息的非线性建模。检测应用的结果表明,该方法与偏最小二乘方法相比,可以在少用拟合自变量的情况下,预测准确度分别提高了56.2%和24.7%,实现了对多维信息的有效降维与非线性建模,以及鱼类超微弱发光的准确检测。 展开更多

关键词 偏最小二乘 变量筛选 建模 多项式 超微弱发光

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