近红外光谱数据分析方法的研究进展

摘要：

本文分析了近红外光谱分析技术的特点，总结了数据处理方法的发展趋势。其中详细阐述了光谱的预处理、定性和定量模型建立方法的研究进展。在光谱的预处理方面，目前常用的方法有：平滑、多元散射校正（MSC）、傅里叶变换（FT），小波变换(WT)等。小波变换是近几年发展的一门数据处理技术，它比较稳定，而且具有局部性质，当光谱局部改变时，只有部分小波系数变化。模型优化方法中，主要包括偏最小二乘法（PLS）、拓扑学方法、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等。蚁群算法是新近发展的基于群体智能的仿生优化算法，同时现在还出现了小波变换结合多维偏最小二乘方法，这些方法在近红外光谱分析建模应用中效果显著。

关键词： 近红外光谱 数据处理 蚁群算法 小波变换

作者: 吴海云 崔传金 韩小平 左月明

作者单位: 山西农业大学工程技术学院，山西，太谷，030801

会议类型: 国内会议

会议名称: 纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE2009)

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）