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1.
在近红外光谱PLS定量模型的建立过程中训练集样本的选取和潜变量数的确定是十分重要的.因此,该研究以橘叶中橙皮苷的含量检测为例,分别比较了random sampling(RS),Kennard-Stone(KS),dupIex,sample set partitioning based on joint x-y distance(SPXY)四种训练集样本的选取方法对模型的影响,以及留一交互验证法和蒙特卡罗法对潜变量数确定的影响.结果表明,SPXY法选取的训练集建立的模型优于其他三种方法,蒙特卡罗法能够较好地确定模型的潜变量数并有效地减少过拟合风险,所建模型的交互验证均方根,预测均方根及预测集相关系数分别为0.768 1,0.736 9,0.975 2.  相似文献
2.
采用一阶导数对紫外可见光谱数据进行预处理,消除光谱中的斜坡背景,用支持向量机(SVM)进行建模,分别对4个批次的中药清开灵注射液六混中间体以及其混和批次共147个样本进行了鉴别。对建模参数的影响作了系统的研究,在优化参数条件下,正确率分别可达100%,95.4%,97.3%,100%和97.3%。结果表明SVM鉴别准确率高,模型的泛化能力强。此方法也为中药注射液生产过程的质量控制提供了一条有效的途径。  相似文献
3.
基于最小二乘支持向量机的国公酒中橙皮苷含量测定   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机建立了国公洒中橙皮苷含量的模型.利用Kemard-Stone法对训练集样本进行划分,对光谱数据预处理方法进行了选择,比较了平滑、范围标度化、自标度化、一阶微分、二阶微分以及这几种预处理相互结合的六种方法,确定了以平滑、一阶微分,范围标度化作为国公酒近红外光谱的数据预处理方法,采用组合的间隔偏最小二乘法筛选出有效波段8 211~8 312cm-1及9 712~9 808 cm-1.应用最小二乘支持向量机建立模型,所建模型的交叉验证误差均方根为0.000 1,预测误筹均方根为0.004,预测集的相对偏差小于5%.与组合的间隔偏最小二乘法、径向基-人工神经网络和支持向量机进行了比较.该方法快速、无损且可靠,可作为国公酒中橙皮苷含量快速测定的手段.  相似文献
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