本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜定量分析模型的樣本影響研究

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【摘要】：作為二次分析方法,近紅外光譜分析的重現(xiàn)性和可靠性非常依賴(lài)于建模過(guò)程。以近紅外光譜小麥蛋白質(zhì)定量分析模型為例,研究了多變量定標(biāo)建模過(guò)程中異常樣本問(wèn)題,旨在討論復(fù)雜樣本建模中的樣本對(duì)模型的影響和作用。以PLSR算法建模中校正方差與驗(yàn)證方差的解釋百分比曲線的背離特性作為異常樣本存在的判據(jù),當(dāng)兩個(gè)百分比曲線顯著偏離時(shí),則認(rèn)為樣本集中存在異常樣本,并對(duì)建模產(chǎn)生了顯著影響。異常樣本的識(shí)別和處理,以及影響分析是本文主要的創(chuàng)新性工作,采用了基于樣本刪除的子模型遍歷統(tǒng)計(jì)方法,能夠漸次識(shí)別并提取出異常樣本。在剔除異常樣本后的模型預(yù)測(cè)結(jié)果中,以模型的預(yù)測(cè)殘差標(biāo)準(zhǔn)差作為參考距離對(duì)異常樣本進(jìn)行了離群程度分級(jí),可分為顯著離群樣本,相對(duì)離群樣本以及潛在離群樣本,數(shù)據(jù)集中顯著離群樣本約占7.8%,相對(duì)離群樣本約占15.6%。異常樣本對(duì)模型的影響表現(xiàn)在對(duì)正常樣本的預(yù)測(cè)殘差上,使預(yù)測(cè)值偏離理想擬合直線,分散性增加。剔除異常樣本或以樣本權(quán)重建�？捎行б种飘惓颖镜挠绊�,使模型的解釋性更偏向于多數(shù)樣本數(shù)據(jù),降低模型的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)誤差。
【作者單位】： 長(zhǎng)春理工大學(xué);吉林省科學(xué)技術(shù)信息研究所;
【基金】：2014年度國(guó)家公益性行業(yè)(氣象)科研專(zhuān)項(xiàng)課題(GYHY201406037) 2011年高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金聯(lián)合資助項(xiàng)目(20112216110006)資助
【分類(lèi)號(hào)】：S512.1;O657.33
【正文快照】： 引言吸收光譜在近紅外光譜區(qū)已成為一個(gè)非常普遍的能得到產(chǎn)品指紋特征質(zhì)量指標(biāo)的測(cè)量方法。近紅外光譜(NIRS)技術(shù)是一種通過(guò)多元數(shù)據(jù)處理或其他化學(xué)計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行建模預(yù)測(cè)的二次測(cè)量方法。作為一種二次測(cè)量方法,近紅外光譜分析技術(shù)的重現(xiàn)性和穩(wěn)健性非常依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)建模過(guò)程,光

【相似文獻(xiàn)】

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