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利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。 相似文献
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光谱数据压缩、信息变量提取是近红外应用研究的热点,是简化模型、提高预测精度的重要手段。本文以杏可见/近红外光谱为例,采用二阶导数、标准化和正交信号校正(OSC)处理以滤除光谱与浓度阵无关的信号;使用SCMWPLS选择出880,894～910和932 nm为建模区间建立PLS预测模型,其相关系数(R)、校正误差(SEC)和预测误差(SEP)分别为0.920,0.454和0.470;进行独立运行GA程序100次,依次选择入选频率较高的2个波长点888和900 nm作为回归变量,建立GA-MLR预测模型,其R, SEC, SEP分别为0.905,0.488和0.459,均优于全谱的偏最小二乘建模结果。结果显示,OSC可以滤除光谱与浓度阵无关的信号,减少建立模型所用的主因子数;SCMWPLS和GA可以寻找最优信息变量组合。该方法对于建立低维度、高精度近红外快速分析模型具有普遍参考意义。 相似文献
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