窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征变量选择方法

论文摘要

通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样(CARS)算法因具有计算速度快、筛选得到的特征波长少等优点,在近红外特征变量筛选方面得到了广泛的应用。然而该方法在计算过程中容易出现校正集和验证集结果不一致情况。这是因为算法过于强调校正集交叉验证结果,且并未考虑相邻变量之间的协同作用。为了建立更加稳健的变量筛选方法,通过结合"窗口"以及CARS算法的优势,提出了一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)策略的近红外特征变量筛选方法,并将其应用于复杂植物样品近红外光谱与其化学成分含量之间的建模分析。采用WCARS方法可以实现准确定量分析,且通过与竞争性自适应重加权采样(CARS)方法结果相比较, WCARS方法得到的校正集和预测集结果一致,在一定程度上减少了过拟合问题的出现。该策略能有效增强特征变量选择的稳健性,提高了定量模型的可信度,具有一定的应用价值。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李跑,周骏,蒋立文,刘霞,杜国荣

关键词: 近红外光谱仪,化学计量学

来源: 光谱学与光谱分析 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学

单位: 湖南农业大学食品科学技术学院食品科学与生物技术湖南省重点实验室,上海烟草集团有限责任公司技术中心北京工作站

基金: 国家自然科学基金项目(31601551,31671931),湖南农业大学引进人才科学基金项目(15YJ08),湖南农业大学青年科学基金项目(16QN24)资助

分类号: O657.33

页码: 1428-1432

总页数: 5

文件大小: 357K

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标签：近红外光谱仪论文;  化学计量学论文;