集成变量选择方法用于近红外光谱定量分析 |
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引用本文: | 张世芝,张明锦.集成变量选择方法用于近红外光谱定量分析[J].计算机与应用化学,2014(4):499-502. |
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作者姓名: | 张世芝 张明锦 |
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作者单位: | 青海民族大学化学与生命科学学院;青海师范大学化学系; |
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基金项目: | 青海省自然科学基金项目(2012-Z-937Q) |
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摘 要: | 本文建立了一种集成变量筛选方法,并用于玉米油分和蛋白质近红外光谱分析中的波长筛选。以光谱纯度值及回归系数构建变量重要性的评价指标w,将所有波长按w值大小排序后,用偏最小二乘交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。最终从700个波长变量中分别选择了30和20个特征波长分别用于油分及蛋白质校正模型的构建,对独立测试集中样品油分和蛋白质预测的相关系数(R)、预测误差均方根(RMSEP)、平均相对误差(MRE)分别为0.9814、0.0329、0.714%和0.9887、0.0811、0.738%。而全谱变量建模对油分及蛋白质预测的R、RMSEP、MRE分别为0.9351、0.0606、1.474%及0.9709、0.1314、I.246%。可见该方法可有效地减少建模的变量数,提高预测精度。
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关 键 词: | 集成方法 变量选择 近红外光谱 定量分析 |
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