基于LASSO算法的光谱变量选择方法研究

光谱分析技术由于具有简单、快速、无损等优势，在复杂体系的定性和定量分析中得到了广泛应用。然而光谱中往往包含成百上千的波长点，有些波长点与研究的目标性质并不相关，加大了计算量并降低了模型的预测准确度。因此，在建立模型前需要进行变量选择。最小绝对收缩与选择算子（LASSO）可将回归系数收缩为0，进而达到变量选择的目的。该研究将LASSO用于三元调和油样品近红外光谱和生物样品拉曼光谱的变量选择，基于偏最小二乘（PLS）和多元线性回归（MLR）模型，分别对香油和肌氨酸的含量进行定量分析，并与无信息变量消除－PLS（UVE－PLS）、蒙特卡罗结合UVE－PLS（MCUVE－PLS）和随机检验－PLS（RT－PLS）3种变量选择方法进行比较。结果表明，基于LASSO的变量选择方法保留的变量数最少，运算速度最快。对三元调和油样品，LASSO－PLS预测的准确度最高；对生物样品，LASSO－MLR预测的准确度最高。因此，基于LASSO的变量选择算法有望在光谱分析领域中得到良好应用。

Spectral Variable Selection Methods Based on LASSO Algorithm