采用全谱建立多元校正模型时,通常计算量大,模型不够稳健,而且模型的预测精度往往也不能达到最优。文章介绍一种新的波长选择方法:采用连续投影算法(successive projections algorithm),并将其集成偏最小二乘(partial least squares)多...采用全谱建立多元校正模型时,通常计算量大,模型不够稳健,而且模型的预测精度往往也不能达到最优。文章介绍一种新的波长选择方法:采用连续投影算法(successive projections algorithm),并将其集成偏最小二乘(partial least squares)多变量校正技术构成SPA-PLS方法,用于谷物小麦近红外光谱波长优化选择及其与水分含量的定量分析。结果表明:在经SPA算法后,光谱波数可削减97.72%,后继的定量校正模型结构得到显著简化,模型的稳健性也大大增强;同时,被选取的波长物理意义明确,模型的解释能力增强,而模型的预测性能也与GA-PLS方法相当。展开更多
酸度是评价砂糖橘品质的重要指标之一,为了消除光谱变量间的共线性影响、减少建模变量以提高校正速度,该文应用连续投影算法(SPA)对砂糖橘总酸近红外光谱无损检测模型进行优化。利用连接点修正方法修正近红外光谱,结合学生化残差图和模...酸度是评价砂糖橘品质的重要指标之一,为了消除光谱变量间的共线性影响、减少建模变量以提高校正速度,该文应用连续投影算法(SPA)对砂糖橘总酸近红外光谱无损检测模型进行优化。利用连接点修正方法修正近红外光谱,结合学生化残差图和模型回归图剔除异常样本,利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distances)方法划分样本集,最后利用SPA进行变量选择,比较SPA选择的变量建模和全光谱变量PLS模型的预测效果,并分析橘皮对总酸模型的预测精度的影响程度。结果表明,只用了全部2001个变量中的9个变量,整果测定酸度情况下的SPA-MLR模型和SPA-PLS模型的预测精度与全部变量PLS模型的预测精度相当,预测相关系数Rp分别为0.829470,0.837095和0.857299。去皮留果肉测定酸度情况下则优选了13个变量,其SPA-MLR模型和SPA-PLS模型的Rp分别为0.819430、0.825277,均比全光谱变量PLS模型的Rp(0.780146)高,SPA算法提高了去皮留果肉测定酸度情况下的模型预测精度。展开更多
为快速、无损和准确地诊断水稻营养状况,开展了基于高光谱成像技术的寒地水稻叶片氮素含量预测研究。以不同施氮水平下的水稻叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,分析拔节期水稻叶片光谱,采用全波段高光谱数据、连续投影算法及分段主成...为快速、无损和准确地诊断水稻营养状况,开展了基于高光谱成像技术的寒地水稻叶片氮素含量预测研究。以不同施氮水平下的水稻叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,分析拔节期水稻叶片光谱,采用全波段高光谱数据、连续投影算法及分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)与相关分析(correlation analysis,CA)相结合的方法建立多种回归分析模型,并对模型进行检验和筛选。结果表明:随着施氮水平提高,水稻叶片反射率在可见光区域降低,在近红外区域升高。在校正集决定系数上,基于多元逐步回归分析的全波段模型较好,校正集决定系数为0.821,校正集均方根误差RMSEC=0.079;在预测集决定系数上,基于SPCA-CA结合多元回归分析的多变量单波段指数、差值指数、双差值指数模型较好,预测集决定系数为0.869,预测集均方根误差RMSEP=0.085。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了参考。展开更多
文摘采用全谱建立多元校正模型时,通常计算量大,模型不够稳健,而且模型的预测精度往往也不能达到最优。文章介绍一种新的波长选择方法:采用连续投影算法(successive projections algorithm),并将其集成偏最小二乘(partial least squares)多变量校正技术构成SPA-PLS方法,用于谷物小麦近红外光谱波长优化选择及其与水分含量的定量分析。结果表明:在经SPA算法后,光谱波数可削减97.72%,后继的定量校正模型结构得到显著简化,模型的稳健性也大大增强;同时,被选取的波长物理意义明确,模型的解释能力增强,而模型的预测性能也与GA-PLS方法相当。
文摘酸度是评价砂糖橘品质的重要指标之一,为了消除光谱变量间的共线性影响、减少建模变量以提高校正速度,该文应用连续投影算法(SPA)对砂糖橘总酸近红外光谱无损检测模型进行优化。利用连接点修正方法修正近红外光谱,结合学生化残差图和模型回归图剔除异常样本,利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distances)方法划分样本集,最后利用SPA进行变量选择,比较SPA选择的变量建模和全光谱变量PLS模型的预测效果,并分析橘皮对总酸模型的预测精度的影响程度。结果表明,只用了全部2001个变量中的9个变量,整果测定酸度情况下的SPA-MLR模型和SPA-PLS模型的预测精度与全部变量PLS模型的预测精度相当,预测相关系数Rp分别为0.829470,0.837095和0.857299。去皮留果肉测定酸度情况下则优选了13个变量,其SPA-MLR模型和SPA-PLS模型的Rp分别为0.819430、0.825277,均比全光谱变量PLS模型的Rp(0.780146)高,SPA算法提高了去皮留果肉测定酸度情况下的模型预测精度。
文摘为快速、无损和准确地诊断水稻营养状况,开展了基于高光谱成像技术的寒地水稻叶片氮素含量预测研究。以不同施氮水平下的水稻叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,分析拔节期水稻叶片光谱,采用全波段高光谱数据、连续投影算法及分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)与相关分析(correlation analysis,CA)相结合的方法建立多种回归分析模型,并对模型进行检验和筛选。结果表明:随着施氮水平提高,水稻叶片反射率在可见光区域降低,在近红外区域升高。在校正集决定系数上,基于多元逐步回归分析的全波段模型较好,校正集决定系数为0.821,校正集均方根误差RMSEC=0.079;在预测集决定系数上,基于SPCA-CA结合多元回归分析的多变量单波段指数、差值指数、双差值指数模型较好,预测集决定系数为0.869,预测集均方根误差RMSEP=0.085。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了参考。
