组合生成算法与多元线性回归相结合用于近红外光谱波长的优选

分立波长型近红外光谱分析仪是光谱分析仪器中较为普及的一种快速成份定量分析仪。如滤光片型、发光二极管型等。该类分析仪器研发的一个主要问题是如何针对于待测物质主要成份进行近红外光谱解析。找到最优定标波长组合用于建立稳健的定标模型。常用的波长选择方法为相关光谱结合逐步多元线性回归方法,该方法依据各参与定标波长所对应的t检验值进行最优定标波长的判别,但在实际应用中定标模型的定标精度和预测精度相差较大,具有很大的不准确性。为了实现定标波长的优选引入了组合数学中的组合生成算法。可以在较短的时间内完成最优波长组合的选取,结果是令人满意的。     

近红外光谱分析技术定标和预测中的相似样品剔除算法

在近红外仪器的研制和调试过程中 ,需要对实验仪器进行最终的定标分析来验证近红外分析仪器是否正常。然而近红外定标过程中传统的方法往往将所有的样品对仪器进行定标分析 ,定标样品集在采集时为了能够覆盖将来所出现的样品范围 ,其数量往往是很大的 ,对于定标实验人员来说 ,其工作量是巨大的。文章通过采用给出的相似样品剔除算法成功地从 1 78个玉米粉样品中提取出 94个优选样品 ,通过定标实验分析发现 ,经过该算法优选的样品不仅保持了原始样品集的代表性 ,而且达到了和原始样品集参与定标相近的定标精度。经由此算法进行筛选得到的优选定标样品集数量上有了很大程度的减少 ,极大地减轻了实验人员的工作强度 ,而且为进行更多重复的实验提供了条件。     

分立波长型近红外光谱分析仪定标模型的优化

对于滤光片型或者二极管阵列型等采用非连续扫描方式工作的近红外光谱仪来说 ,如何快速、准确地进行定标波长的优选一直是很关键的问题 ,传统近红外定标波长的优选采用向前或者向后逐步多元线性回归方法 ,依据回归结果所给出的各个波长的t检验值进行定标波长的筛选 ,但是在实际应用中 ,被筛选掉的波长也可能是非常有用的定标波长 ,而增加波长的定标所给出的定标标准差往往会减小 ,但预测精度则不一定会提高。文章将组合数学中的组合生成算法和面向矩阵运算的计算机语言相结合运用于近红外最优回归定标波长的计算机选取 ,可以在较短的时间内完成最优波长组合的选取 ,由于最优波长组合的选取是在优选定标波长数一定的前提下进行比较而且以经回归定标分析确定定标标准差最小原则 ,所以由此得到的定标方程是稳健的。