siPLS-LASSO的近红外特征波长选择及其应用

近红外技术广泛应用于食品、药品等生产过程和产品质量检测,具有样品无需预处理、成本低、无破坏性、测定速度快等优点。但是,全光谱数据维数高、冗余信息多,直接应用于建模会导致模型复杂性高、稳定性差等问题。siPLS是最常见的光谱数据降维方法,但是难以处理光谱数据的共线性问题。LASSO是一种相对新的数据降维方法,但在小样本应用中具有不稳定性。针对siPLS和LASSO在近红外光谱数据应用中存在的问题,提出了基于siPLS-LASSO的近红外特征波长选择方法,并将其应用于秸秆饲料蛋白固态发酵过程pH值监测。该方法首先采用siPLS算法,实现对光谱波长最佳联合子区间的优选;然后,对优选联合子区间使用LASSO算法进行特征波长选择,在此基础上建立PLS校正模型。同时,将siPLS-LASSO方法与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明：建立在siPLS-LASSO方法优选33个特征波长基础上的PLS模型预测结果更好,其预测方差(RMSEP)和相关系数(R_p)分别为0.071 1和0.980 8;所提siPLS-LASSO方法有效选取了特征波长,提高了模型预测性能。