近红外光谱结合特征变量筛选方法用于农药乳油中毒死蜱含量的测定

为提高毒死蜱农药乳油中有效成分近红外光谱定量分析模型的精度和稳定性。采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)结合遗传算法(GA)筛选特征变量,由交互验证法确定最佳主成分因子数及筛选的变量数。结果表明,从全光谱区优选出81个变量,主成分因子数为11时,能建立性能最优的模型,模型预测集的决定系数R_p~2为0.972,预测均方根误差(RMSEP)为0.353%。研究表明,利用siPLS结合GA方法优选特征变量,能大幅度地消除农药乳油光谱变量间的冗余信息和无关信息,降低模型的复杂度,提高农药有效成分预测模型的精度及稳定性。     

光谱滤波法提高激光诱导击穿光谱对蔬菜中元素Pb的检测精度

激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)原始光谱中包含较多噪声信号, 为探究不同滤波方法对LIBS光谱预处理的影响, 本研究以实验室Pb污染处理的蔬菜为研究对象, 采集波长范围在400.45~410.98 nm的LIBS谱线信息, 分别利用相邻平均(Adjacent averaging)、Savitzky-Golay(S-G)滤波器、快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation, FFT)对采集的LIBS光谱进行平滑、去噪, 并结合偏最小二乘法(PLS)定量分析模型对光谱处理效果进行评价.结果表明, S-G平滑效果最优, 当S-G滤波器窗口宽度为15, 拟合阶次为3时, PLS定量模型效果最佳, 其验证集均方根误差(RMSEP)为0.26、平均相对误差(ARE)为3.7%.结果表明, 选择适合的滤波方法有助于提高LIBS光谱质量以及检测模型的精度.