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偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响
被引量：
8
1
作者
李永琪
洪士军
+4 位作者
黄雯
张立国
葛炯
栾绍嵘
倪力军
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1231-1238,共8页
以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIR...
以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIRs模型的nLVs分别为1和13,nLVs=1时建立的玉米模型对两台从机样品4个成分的预测值和主机预测值的重现性指标均满足国标要求;nLVs=13时建立的烟叶总植物碱模型经分段直接校正(PDS)后,可使4台从机样品的平均相对预测误差(MRE)小于6%。采用留一交叉验证或四折交叉验证确定的玉米、烟叶PLS-NIRs模型的nLVs分别为5~10,16与19,在这些nLVs下建立的玉米PLS-NIRs模型对从机样品的预测误差显著增大,超过许可的误差范围,且模型即使经PDS校正后,从机样品预测值与主机样品预测值的重现性指标大多不满足国标要求;nLVs>13时所建烟叶总植物碱PLS-NIRs模型的转移误差随nLVs增大而增大,且PDS校正后不能保证模型对所有从机样品的MRE小于6%。根据累积贡献率大于99.9%或接近99.9%为准则选取nLVs,可有效避免过拟合,提高NIRs模型的传递性能。
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关键词
近红外光谱模型传递
偏最小二乘
潜变量个数
玉米
烟叶
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职称材料
基于尺度不变特征变换筛选稳定特征波长的近红外光谱模型传递方法
被引量：
3
2
作者
洪士军
黄雯
+3 位作者
张立国
葛炯
倪力军
栾绍嵘
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1260-1266,共7页
该研究利用一维尺度不变特征变换(SIFT)算法寻找烟叶近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)的稳定特征波长,根据样品精密度测试光谱筛选的波长计算重现率和重现度,采用L9(33)正交表优化SIFT算法中的相关参数,使重现率和重现度尽...
该研究利用一维尺度不变特征变换(SIFT)算法寻找烟叶近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)的稳定特征波长,根据样品精密度测试光谱筛选的波长计算重现率和重现度,采用L9(33)正交表优化SIFT算法中的相关参数,使重现率和重现度尽可能高。基于优化的参数和主机上10个代表性样品的光谱,筛选出10个稳定特征波长集合,以这些波长集合并集的光谱响应为自变量,采用偏最小二乘(PLS)方法构建烟叶总植物碱NIRS模型(简称SIFT-PLS)。该模型直接传递到3台从机后,对3台从机样品总植物碱的平均相对预测误差(MRE)均满足小于6%的企业内控要求,而全光谱模型(WW-PLS)直接转移后仅1台从机的MRE满足要求,经分段直接校正(PDS)方法校正从机光谱后,WW-PLS模型也仅对1台从机的MRE小于6%。采用SIFT算法筛选稳定特征波长建立的NIRS模型可在3台从机直接共享,无需转移集,不需对从机光谱或光谱模型进行校正,实现了真正意义的无标样NIRS模型的直接转移。
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关键词
尺度不变特征变换
波长筛选
近红外光谱模型转移
烟叶总植物碱
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职称材料
题名
偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响
被引量：
8
1
作者
李永琪
洪士军
黄雯
张立国
葛炯
栾绍嵘
倪力军
机构
华东理工大学化学与分子工程学院
上海烟草集团有限责任公司技术中心理化实验室
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1231-1238,共8页
基金
国家烟草专卖局卷烟烟气重点实验室开放性课题(K2018-156P)。
文摘
以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIRs模型的nLVs分别为1和13,nLVs=1时建立的玉米模型对两台从机样品4个成分的预测值和主机预测值的重现性指标均满足国标要求;nLVs=13时建立的烟叶总植物碱模型经分段直接校正(PDS)后,可使4台从机样品的平均相对预测误差(MRE)小于6%。采用留一交叉验证或四折交叉验证确定的玉米、烟叶PLS-NIRs模型的nLVs分别为5~10,16与19,在这些nLVs下建立的玉米PLS-NIRs模型对从机样品的预测误差显著增大,超过许可的误差范围,且模型即使经PDS校正后,从机样品预测值与主机样品预测值的重现性指标大多不满足国标要求;nLVs>13时所建烟叶总植物碱PLS-NIRs模型的转移误差随nLVs增大而增大,且PDS校正后不能保证模型对所有从机样品的MRE小于6%。根据累积贡献率大于99.9%或接近99.9%为准则选取nLVs,可有效避免过拟合,提高NIRs模型的传递性能。
关键词
近红外光谱模型传递
偏最小二乘
潜变量个数
玉米
烟叶
Keywords
near infrared spectroscopy model transfer
partial least square
number of latent variables
corn
tobacco
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于尺度不变特征变换筛选稳定特征波长的近红外光谱模型传递方法
被引量：
3
2
作者
洪士军
黄雯
张立国
葛炯
倪力军
栾绍嵘
机构
华东理工大学化学与分子工程学院
上海烟草集团有限责任公司技术中心理化实验室
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1260-1266,共7页
基金
国家烟草专卖局卷烟烟气重点实验室开放性课题(K2018-156P)。
文摘
该研究利用一维尺度不变特征变换(SIFT)算法寻找烟叶近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)的稳定特征波长,根据样品精密度测试光谱筛选的波长计算重现率和重现度,采用L9(33)正交表优化SIFT算法中的相关参数,使重现率和重现度尽可能高。基于优化的参数和主机上10个代表性样品的光谱,筛选出10个稳定特征波长集合,以这些波长集合并集的光谱响应为自变量,采用偏最小二乘(PLS)方法构建烟叶总植物碱NIRS模型(简称SIFT-PLS)。该模型直接传递到3台从机后,对3台从机样品总植物碱的平均相对预测误差(MRE)均满足小于6%的企业内控要求,而全光谱模型(WW-PLS)直接转移后仅1台从机的MRE满足要求,经分段直接校正(PDS)方法校正从机光谱后,WW-PLS模型也仅对1台从机的MRE小于6%。采用SIFT算法筛选稳定特征波长建立的NIRS模型可在3台从机直接共享,无需转移集,不需对从机光谱或光谱模型进行校正,实现了真正意义的无标样NIRS模型的直接转移。
关键词
尺度不变特征变换
波长筛选
近红外光谱模型转移
烟叶总植物碱
Keywords
scale invariant features transform
wavelength screening
near infrared spectroscopy calibration model transfer
total alkaloids in tobacco leaves
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响
李永琪
洪士军
黄雯
张立国
葛炯
栾绍嵘
倪力军
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于尺度不变特征变换筛选稳定特征波长的近红外光谱模型传递方法
洪士军
黄雯
张立国
葛炯
倪力军
栾绍嵘
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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