文档介绍：万方数据
PLsRsLs快速稳健偏最小二乘回归及其在近红外光谱分析中的应用将瑈中心化为瑁琘哪,再计算协方差矩阵慧膟咖2引言含有含氢集团的振动信息,被视为异常、失效等,又称为离群点啉。琀方法的构建HB=xA^到转换权阵籟亍瓀一氲梅终寄ā,并计算协(Masking)(swplng),—AnaJy峭度法快速识别离群点,排除它们后,再实施偏最小二乘回归,消除复共线性,建立稳硅可靠的定量校正模LSR已有的其他方法相比,它能准确识别离群点,所建模型预测性能良好,且计算省时,效率高,适用于快速检4光谱峰宽,信号强度微弱、不明确,且严重重叠,常需建立数学模型进行定量分析。近红外光谱数据通常呈多变量、强在光谱仪测试采样过程中,难免会有环境干扰、仪表偏认为“离群点的观测值偏离其他点如此严重,不禁令人怀疑型的准确性。为此,亟需构建一种能识别离群点,叉无需过多计算的回归建模算法。本文拟用峭度法快速识别离群点,排除它们后再由提取成分,建立稳健的模]sTrTswTTlr=SIMPIsmA2恚期月光谱学与光谱分析摘要现代近红外光谱,作为一种间接分析技术,将建立校正模型,实现对未知样本的定量分析。针对近红外光谱分析灵敏度低、抗干扰性差的弱点,构建一种快速稳健的偏最小二乘回归算法。它运用测。主题词偏最小二乘;离群点识别;峭度法;稳健回归;近红外光谱;定量检测(_)6573Alo-0593(2006)061046(7802可用于生物样品的定量分析,如肉类鱼类中脂肪、水和蛋白质含量测定,果品或蔬菜中营养物质测量,牛奶品质分析,相关性,并与样品组分含量构成线性关系,适于用偏最小二(partialleastregressionPLsR)6差和人为失误等,导致某些样本数据点偏离正常样本较远,它们由另外一种完全不同的机制所产生”口⋯,它们将影响模型,称其为快速稳健偏最小二乘回归讨砌口。本文还将其用于鱼类近红外光谱数据分析”】,实现其脂肪含量的定量校正,效果良好。设样本数据构成为羛的自变量阵蚽×户的因变量ynq模型为=+i12式中￡为残差。当自变量问存在复共线性时,宜用建w(sT)sTYmmm回归模型的误差明显增大口““】,还可能造成掩盖现象别,而将正常点误判为异常的离群点。用于离群点识别的峭度法若产生正常样本的机制已知,则可以此为基准识别离群点。然而在适用模型尚未建成前,该机制往往是未知的,离(20276063)(2004c21sAl20002)1973TJune206131002723112sques251182005*Spectroscpy。,一
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騮陆删㈣删Ⅻ敝0uniIfjbyr(^)()]bh0Sthod2oundetelalmIIfinned差矸,如式本标准化残差的平方,即/%。読蛹对样本数据,分别用上述三种方法建模,它们提取的煞质猑一τ肕法识别离群点,r9[17]RRPLSRm10为检验模型的拟合和预报性能,还以“留一”交叉验证的一—≥:置籱襩jsRErMPREPsv群点在自变量观测值嶙和因变量预报值葑两方LsRMRPLsRLsRMRPLSR10424∞232在“留一”交叉验证的方式下,三