基于MWPLS结合SiPLS最优化信息区间的组合权重模型
本文采用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)和区间组合偏最小二乘法(SiPLS)对苹果糖度近红外光谱进行二次信息区间筛选，在选择的信息区间基础上采用了两种策略建立PLS模型，一种是组合所有区间建立PLS模型，另一种是在各信息区间分别建立PLS模型，再建立一个线性组合权重PLS模型。对近红外光谱进行MSC校正和卷积平滑后，在窗口为50，最大因子数为15设定条件下，进行MWPLS选择信息区间，共有7个子区间被选择；在此7个子区间上进行SiPLS最优化，最终选择4个信息区间用于建立最终模型；直接组合信息区间模型的RMSEP值为0.733，优于全谱PLS模型的0.817；线性组合权重PLS模型的RMSEP值为0.704，优于组合区间PLS模型。结果表明：对于近红外光谱分析，信息区间选择可以提高模型预测精度，建立线性组合权重模型可以进一步提高模型预测性。
移动窗口偏最小二乘法 组合区间偏最小二乘法 最优化信息区间 组合权重模型
王加华 李鹏飞 曹楠宁 韩东海
中国农业大学食品科学与营养工程学院，北京 100083
国内会议
长沙
中文
597-605
2008-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）