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1、第29卷,第10期光谱学与光谱分析Vol129,No110,pp2661226642009年10月SpectroscopyandSpectralAnalysisOctober,2009近红外光谱分析中建模校正集的选择111132秦冲,陈雯雯,何雄奎,张录达,马翔1.中国农业大学理学院,北京1001932.红塔集团技术中心,云南玉溪653100摘要将极大线性无关组的概念及方法引入近红外光谱分析,探讨了在建立定量分析模型时代表性样品,即校正集样品的选择问题。以2652个烟末样品为实验材料,随机选取1001
2、个样品构成预测集,其余1651个样品为代表性样品备选集。用Matlab软件求出代表性样品备选集光谱矩阵的极大线性无关组,以此作为代表性样品,构成建模的校正集。用PLS回归法建立了烟末样品总糖含量定量分析的预测模型,并将模型用于预测集中1001个烟末样品总糖含量的预测分析。实验结果表明,当选择的校正集包含的样品数量大于32时,所建各模型对预测集样品预测的平均相对误差均小于4%,平均相关系数大于0196。其中选择32个代表性样品和146个代表性样品所建模型定量分析预测集中各样品的总糖含量,两个结果经统计检
3、验没有显著性差异(α=0105),说明求极大线性无关组的方法用于校正集样品的选择,可实现“少而精”选择样品的目的。此外,我们用求极大线性无关组选择校正集样品和随机方法选择校正集样品两种方法,选择了同样数目28,32,41,76,146,163个样品建模进行预测效果的对比实验,结果显示,求极大线性无关组法选择校正集建模的预测效果优于随机选择校正集建模的预测效果。关键词近红外光谱;代表性样品选择;极大线性无关组中图分类号:O65713文献标识码:ADOI:1013964/j1issn1100020593(
4、2009)1022661204[9,10]要手段,近年来在烟草常规成分的分析中发挥着越来越[11]引言广泛的作用。烟叶所包含的化学成分决定烟叶的品质,用化学成分评[12]随着计算机技术的发展,近红外光谱仪器制造技术的完价烟叶的质量具有客观性。以往的化学方法检测烟叶中善,近红外光谱分析技术逐渐成为备受青睐的分析技术,拥的化学成分过程繁琐,速度慢,且会造成污染和浪费,现在[1]有分析巨人的美名。目前近红外光谱分析的应用领域已涉并不为人们所大量采用。随着近红外光谱分析技术的发展,[2]及农产品、石油化工产品
5、、生命科学与医药、液态食品、烟叶中化学成分的测定变得简便和快速。这种方法具有效率[3,4]化学品分析、纺织品行业、轻工行业、烟草行业、动物饲高、无损伤、无污染的优势,因此成为今后烟叶质量评价的料、酒类鉴别、环境等,这些进展与近红外光谱分析技术的发展趋势。速度快、效率高、成本低、绿色无损、测试重现性好、测量方近红外光谱定量分析需要建立回归模型。用有代表性的[5,6]便等优点是密不可分的。样品作为校正集建模不但可以减少化学分析的工作量,而且近红外光是指介于可见光与中红外光之间的电磁波,直接影响所建模型的适
6、用性和准确度,是近红外分析技术中[13]ASTM(Americansocietyfortestingandmaterials)将近红外提高效率、减少成本的重要方法。-1)[7][14]波长规定为780～2526nm(12800～3959cm。物质分目前,选择模型校正集的最常用方法是随机选取。其子中的C—H,N—H,O—H和C═O等基团基频振动的合缺点是偶然性大,且有时随机选取出来的样品无法很好地反频与倍频吸收在近红外区,信息量非常丰富。因此,近红外映所有样品的信息,导致预测效果不好。根据样品化学值而技
7、术比较适合于分析与这些基团有直接或间接关系的化学成进行正态分布或均匀分布的选取,需要测量大量样品的化学[8]分。由于烟草中的烟碱、总糖、总氮等物质都包含了这些值以供选择。本文将极大线性无关组的概念应用于校正集样基团,近红外分析技术也被烟草行业作为现场快速测定的重品的选择中,方法简单可行,得到了较好的效果。收稿日期:2008209202,修订日期:2008212206基金项目:国家自然科学基金项目(30370915,20575076)和国家高技术研究发展计划“863”计划项目(2007AA10Z208)
8、资助作者简介:秦冲,1987年生,中国农业大学理学院本科生3通讯联系人e2mail:zhangld@cau1edu1cn©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net2662光谱学与光谱分析第29卷p维列向量,这样n个样品的光谱信息可以视为n个p维向1材料与方法量,即构成一个p×n光谱矩阵。x11x12⋯x1n111
