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偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响
被引量：
7
1
作者
李永琪
洪士军
+4 位作者
黄雯
张立国
葛炯
栾绍嵘
倪力军
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1231-1238,共8页
以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIR...
以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIRs模型的nLVs分别为1和13,nLVs=1时建立的玉米模型对两台从机样品4个成分的预测值和主机预测值的重现性指标均满足国标要求;nLVs=13时建立的烟叶总植物碱模型经分段直接校正(PDS)后,可使4台从机样品的平均相对预测误差(MRE)小于6%。采用留一交叉验证或四折交叉验证确定的玉米、烟叶PLS-NIRs模型的nLVs分别为5~10,16与19,在这些nLVs下建立的玉米PLS-NIRs模型对从机样品的预测误差显著增大,超过许可的误差范围,且模型即使经PDS校正后,从机样品预测值与主机样品预测值的重现性指标大多不满足国标要求;nLVs>13时所建烟叶总植物碱PLS-NIRs模型的转移误差随nLVs增大而增大,且PDS校正后不能保证模型对所有从机样品的MRE小于6%。根据累积贡献率大于99.9%或接近99.9%为准则选取nLVs,可有效避免过拟合,提高NIRs模型的传递性能。
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关键词
近红外
光谱
模型
传递
偏最小二乘
潜变量个数
玉米
烟叶
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职称材料
烟叶总还原糖近红外光谱稳健模型的建立及其在多台仪器的长期应用
被引量：
1
2
作者
束茹欣
居雷
+4 位作者
吴圣超
倪力军
王文俊
栾绍嵘
张立国
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1479-1487,共9页
该文使用基于光谱图像特征抽提的尺度不变特征变换(SIFT)的多步波长筛选方法建立了烟叶总还原糖(TRS)的近红外光谱(NIRS)稳健模型,实现了其在多台仪器的直接共享和长期应用。首先采用SIFT方法根据代表性主机样品光谱挑选特征光谱点集合...
该文使用基于光谱图像特征抽提的尺度不变特征变换(SIFT)的多步波长筛选方法建立了烟叶总还原糖(TRS)的近红外光谱(NIRS)稳健模型,实现了其在多台仪器的直接共享和长期应用。首先采用SIFT方法根据代表性主机样品光谱挑选特征光谱点集合Uc,然后从Uc中剔除样本光谱标准方差(SDSS)过低的点,挑选重要特征光谱点集合Uic,此两步波长筛选法简称为SIFT-SDSS。随后进一步从Uic中挑选对水分不敏感(Mois⁃ture-unsensitive,MUS)的波长点,得到重要且稳定的光谱点集合Uisc,此3步波长筛选法简称为SIFT-SDSSMUS。从2011~2013年采集的292个主机烟叶样品中按TRS浓度区间选择80%样品作为建模集,建立不同波长集合下烟叶TRS的偏最小二乘回归(PLSR)校正模型。结果表明,基于SIFT-SDSS两步波长筛选的光谱点建立的TRS模型传递到6台从机预测另外77个2011~2013年样品的TRS时,所有从机样品的平均相对误差绝对值(MARE)均小于6%,满足企业内控要求。该模型对5台近红外仪上2014~2020年各年度样品、1台近红外仪上2014~2019年各年度样品的MARE均小于6%。而全波长模型及SIFT波长筛选方法所建模型在7台仪器上对多个不同年份下样品中TRS的MARE大于6%,难以实现长期应用。SIFT-SDSS-MUS方法所建TRS模型变量最少,但其模型传递能力和长期应用能力略逊于SIFT-SDSS模型。SIFT-SDSS所建TRS模型稳健性好、可解释性强、运算速度快,可在7台同型号近红外仪上直接共享、在6台仪器上连续应用至少6年,大大减少了烟叶TRS近红外光谱模型维护及传递的工作量。
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关键词
多步波长筛选
近红外
光谱
模型
传递
模型
寿命
烟叶
总还原糖
尺度不变特征变换
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职称材料
题名
偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响
被引量：
7
1
作者
李永琪
洪士军
黄雯
张立国
葛炯
栾绍嵘
倪力军
机构
华东理工大学化学与分子工程学院
上海烟草集团有限责任公司技术中心理化实验室
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1231-1238,共8页
基金
国家烟草专卖局卷烟烟气重点实验室开放性课题(K2018-156P)。
文摘
以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIRs模型的nLVs分别为1和13,nLVs=1时建立的玉米模型对两台从机样品4个成分的预测值和主机预测值的重现性指标均满足国标要求;nLVs=13时建立的烟叶总植物碱模型经分段直接校正(PDS)后,可使4台从机样品的平均相对预测误差(MRE)小于6%。采用留一交叉验证或四折交叉验证确定的玉米、烟叶PLS-NIRs模型的nLVs分别为5~10,16与19,在这些nLVs下建立的玉米PLS-NIRs模型对从机样品的预测误差显著增大,超过许可的误差范围,且模型即使经PDS校正后,从机样品预测值与主机样品预测值的重现性指标大多不满足国标要求;nLVs>13时所建烟叶总植物碱PLS-NIRs模型的转移误差随nLVs增大而增大,且PDS校正后不能保证模型对所有从机样品的MRE小于6%。根据累积贡献率大于99.9%或接近99.9%为准则选取nLVs,可有效避免过拟合,提高NIRs模型的传递性能。
关键词
近红外
光谱
模型
传递
偏最小二乘
潜变量个数
玉米
烟叶
Keywords
near infrared spectroscopy model transfer
partial least square
number of latent variables
corn
tobacco
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
下载PDF
职称材料
题名
烟叶总还原糖近红外光谱稳健模型的建立及其在多台仪器的长期应用
被引量：
1
2
作者
束茹欣
居雷
吴圣超
倪力军
王文俊
栾绍嵘
张立国
机构
上海烟草集团有限责任公司卷烟烟气重点实验室
华东理工大学化学与分子工程学院
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1479-1487,共9页
文摘
该文使用基于光谱图像特征抽提的尺度不变特征变换(SIFT)的多步波长筛选方法建立了烟叶总还原糖(TRS)的近红外光谱(NIRS)稳健模型,实现了其在多台仪器的直接共享和长期应用。首先采用SIFT方法根据代表性主机样品光谱挑选特征光谱点集合Uc,然后从Uc中剔除样本光谱标准方差(SDSS)过低的点,挑选重要特征光谱点集合Uic,此两步波长筛选法简称为SIFT-SDSS。随后进一步从Uic中挑选对水分不敏感(Mois⁃ture-unsensitive,MUS)的波长点,得到重要且稳定的光谱点集合Uisc,此3步波长筛选法简称为SIFT-SDSSMUS。从2011~2013年采集的292个主机烟叶样品中按TRS浓度区间选择80%样品作为建模集,建立不同波长集合下烟叶TRS的偏最小二乘回归(PLSR)校正模型。结果表明,基于SIFT-SDSS两步波长筛选的光谱点建立的TRS模型传递到6台从机预测另外77个2011~2013年样品的TRS时,所有从机样品的平均相对误差绝对值(MARE)均小于6%,满足企业内控要求。该模型对5台近红外仪上2014~2020年各年度样品、1台近红外仪上2014~2019年各年度样品的MARE均小于6%。而全波长模型及SIFT波长筛选方法所建模型在7台仪器上对多个不同年份下样品中TRS的MARE大于6%,难以实现长期应用。SIFT-SDSS-MUS方法所建TRS模型变量最少,但其模型传递能力和长期应用能力略逊于SIFT-SDSS模型。SIFT-SDSS所建TRS模型稳健性好、可解释性强、运算速度快,可在7台同型号近红外仪上直接共享、在6台仪器上连续应用至少6年,大大减少了烟叶TRS近红外光谱模型维护及传递的工作量。
关键词
多步波长筛选
近红外
光谱
模型
传递
模型
寿命
烟叶
总还原糖
尺度不变特征变换
Keywords
multi-step wavelength selection
transfer of near infrared spectroscopy model
service life of the model
tobacco leaves
total reductive sugar
scale invariant feature transformance
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
TS41 [理学—化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响
李永琪
洪士军
黄雯
张立国
葛炯
栾绍嵘
倪力军
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
2
烟叶总还原糖近红外光谱稳健模型的建立及其在多台仪器的长期应用
束茹欣
居雷
吴圣超
倪力军
王文俊
栾绍嵘
张立国
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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