小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立。首先将原始光谱进行小波变换分解，得到系列小波细节系数，通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵，然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型。实验结果表明，该方法所建近红外校正模捌的预测能力更强，并更具稳健性。     

小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立.首先将原始光谱进行小波变换分解,得到系列小波细节系数,通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵,然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型.实验结果表明,该方法所建近红外校正模型的预测能力更强,并更具稳健性.     

偏最小二乘法在红外光谱识别茶叶中的应用

采用漫反射傅立叶变换红外光谱(FTIR)法结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、簇类的独立软模式(SIMCA)识别法对十三种茶叶进行了分类判别研究。研究结果表明,通过多元散射校正(MSC)对原始光谱进行预处理,可以提高模式识别技术的分类判别效果。在此基础上,选取1 900~900 cm-1波长范围内的茶叶红外光谱建立识别模型,三种方法都得到了满意的分类判别效果。在对检验集中全部130个样本的判别中,PCA仅有两类样本无法判别,SIMCA的识别率和拒绝率都在90%以上,而PLS的识别效果最佳,全部样本都得到了正确的归类。这一研究结果表明傅立叶变换红外光谱法与化学计量学方法相结合可以实现茶叶品种的快速鉴别,这为茶叶的客观评审提供了一种新思路。     

偏最小二乘法-BP 神经网络用于多组分药物测定

先将输入向量采用偏最小二乘法进行成分分析,再与ＢＰ神经网络法相结合,用于测定甲硝唑,头孢唑啉钠,维生素Ｂ６三给分。三给分的平均回收率及ＲＳＤ分别为９９．３％,０．７１％;９９．１％,０．９３％;９９．３％,２．８％。     

用傅里叶变换近红外光谱和偏最小二乘法测定蔬菜中硝酸盐含量

1　引　　言近红外光谱分析技术 (NIRS)是利用物质在近红外光谱区的光学特性快速测定某种物质中的一种或多种化学成分含量的新技术。它以分析速度快、样品准备简单、从单个光谱可进行多种分析、不破坏样品及没有化学污染等优点 ,已广泛用于众多领域的定量分析及过程控制。被称为是一种绿色、快速、高效、适合在线分析的测试手段。蔬菜是极易富集硝酸盐的作物 ,人体摄入的硝酸盐有 81.2 %来自蔬菜 ,进入人体的硝酸盐可转化为亚硝酸盐 ,使人体缺氧中毒产生高铁血红蛋白症。硝酸盐还是一种潜在的致癌物质 ,因此 ,快速的硝酸盐检测方法对于监…     

同时测定铁钴铜的小波软阈值核心偏最小二乘法

提出了一种小波软阈值核心偏最小二乘法，同时测定铁、钴、铜；该法结合小波软阈值法和主组分分析改进除噪声质量，与其它软阈值法比较选用了HYBRID法；通过最佳化，小波函数和低频截止收缩水平（L）分别选用Symmlet6和2；设计了一个名为软阈值小波核心偏最小二乘法（STWKPLS）的程序进行全部计算，实验结果表明该法是成功的，并且优于核心偏最小二乘法。     

偏最小二乘法及主组分回归法用于药物组分的测定

本文研究了多元校准方法——偏最小二乘法(PLS)和主组份回归法(PCR)在药物多组份光度分析中的应用,获得了较满意的结果。而且在系列校准样品的实验设计、交叉证实法确定最佳因子数以及空缺组份体系的分析等方面进行了探讨。     

偏最小二乘变量筛选法在毒品来源分析中的应用

提出了一种新的偏最小二乘变量筛选方法,该方法利用PLS回归建模过程中的一些信息,删除一部分冗余的或对建模影响不大的变量来简化、优化预报模型。用此方法结合变量扩维方法处理云南昆明、思茅、西双版纳3个来源地缴获的244个海洛因样本的ICP-MS数据时,与传统的算法比较,模型的判别准确率得到大大提高,达到95%以上。且所得到的模型含变量少,很容易分析或解释各变量对模型的影响。因此该方法可用于对毒品来源有效的识别或鉴定。     

最小二乘法在聚合物有效物含量评价方法研究中的应用

为了彻底排除各种无机盐杂质的影响,真实地评价聚合物产品的有效成分含量,研究了醇酸共洗法测试钻井液用聚合物类降滤失剂有效物的可行性。该方法不但可有效地去除样品中的残留碱、水溶性无机盐类,同时还可以有效地去除样品中的酸溶性无机盐(如碳酸盐等)。在进行实验数据处理时,考虑标准碳酸钙的加入量与样品有效物含量测试结果间有较明显的线性关系,运用最小二乘法及加标回测外推法等统计学工具,最大限度地降低了测试结果的不确定度,提高了方法的准确度与可靠性,形成了较完善的钻井液用聚合物类降滤失剂产品有效物含量的评价方法。目前该方法已成功地应用于Q/SHCG 35-201《2钻井液用合成聚合物降滤失剂技术要求》等多个石化行业一级企业技术标准。     

偏最小二乘法用于荧光光度法同时测定铈,镨,铽

本文将偏最小二乘法(PLS)用于荧光光度法同时测定铈、镨、铽。对荧光光度法的测定条件及PLS法中系列校准样品的实验设计及测量波长点的选择等进行了试验和讨论。所建立的方法用于天然混合稀土氧化物中铈、镨、铽的测定,获得较满意的结果     

偏最小二乘法分光光度同时测定复方扑热息痛片中各组分含量

本文介绍了偏最小二乘法(PLS)用于多组分分光光度分析的基本原理和算法.研究了复方扑热患痛片中扑热息痛、阿司匹林和咖啡因的PLS测定方法,各组分的平均回收率分别为99.88±0.33％、99.99±0.14％和99.92±1.24％(置信度95％).     

偏最小二乘光度法同时测定多种酚的研究及应用

利用Ｃｕ（Ⅱ）吡啶能与酚形成稳定的三元配合物的特点，研究了Ｃｕ（Ⅱ）－吡啶－酚三元显色新体系，并以偏最小二乘法建立模型预测，同时测定了模拟水样和环境水样中的对苯二酚、间苯二酚、邻苯三酚和对硝基苯酚，取得满意效果。     

构建支持向量机-偏最小二乘法为药物构效关系建模

为研究药物构效关系积累样本数据的过程中,需为小样本建模。此时较易造成过拟合,影响模型的预测性能和稳定性。为此可用偏最小二乘(PLS)法从样本数据中成对地提取最优成分,消除自变量间的复共线性,并有效的降维,然后应用最小二乘支持向量机对成对成分进行非线性回归,并以基于误差修正的策略调整,使之更有效地表达自、因变量间的非线性关系。由此构建为EB-LSSVM-PLS算法,所建模型的预报精度高,稳定性良好。将其应用于新型黄烷酮类衍生物的QSAR建模,效果令人满意,其泛化性能优于其它方法。     

组合偏最小二乘回归方法在近红外光谱定量分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,彼此间常存在严重的复共线性,并多与样品组分含量呈非线性关系,构建一种组合非线性偏最小二乘回归(E-S-QPLSR)方法。它采用无重复采样技术(subag-ging),从训练样本中生成若干子样,然后每个子样通过二次多项式偏最小二乘回归(QPLSR),建立其子模型,并实现对训练样本因变量的定量预测,再将它们交由线性PLS算法用于计算各子模型的组合权系数。将该法应用于80个玉米样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其它方法。