潜变量聚类分析法在近红外光谱波长范围选择中的应用研究

被引：6

作者：

鲍峰伟 ^{[1
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彭黔荣 ^{[2
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刘景艳 ^{[3
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蔡元青 ^{[2
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毛寒冰 ^{[2
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唐珂 ^{[2
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吕燕文 ^{[2
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机构：

[1] 贵州大学化工学院

[2] 贵州中烟工业公司技术中心

[3] 河北科技大学生物科学与工程学院

来源：

光谱学与光谱分析 | 2008年 / 05期

关键词：

近红外光谱; 潜变量聚类分析; 波长选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

摘要：

介绍了潜变量聚类分析方法的基本原理,并将该方法应用于近红外光谱定量模型的谱区选择。以烟草样品为例,对107个样品的光谱进行处理,将光谱分为5簇,从化学角度分别解释了这5簇各自反映的信息。在此基础上,选择相应的波长范围用PLS方法建立了总糖、还原糖和尼古丁的定量分析模型。与全谱模型相比,3个模型的交互验证相关系数(Rtraining)分别由0.977 1,0.917 2,0.987 4提高到0.995 5,0.975 1,0.994 4;验证样品相关系数(Rtest)由0.977 8,0.941 2,0.993 2提高到0.992 7,0.967 9,0.994 0;交互验证均方差(RMSECV)由1.09,1.43,0.14降为1.05,1.05,0.13;预测残差均方差(RM-SEP)由0.92,1.17,0.16降为0.39,0.63,0.11;预测样品间平均标准误差(D)由1.274%,1.972%,0.829%降为0.711%,0.843%,0.768%,表明用该方法建立模型的预测准确度和精密度均有所提高,对实际应用有一定的指导作用。

引用

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