文档介绍：中文摘要组分复杂样品的近红外光谱往往不是各组分光谱的简单叠加。因此,近红外光多模型共识最小二乘支持向量回归甋Ⅵ己7椒ㄒ约安ǔど秆》椒ǖ难定量分析中。主要包括以下研究内容:诙嗄P凸彩督5幕舅枷耄捎盟婊檠际跹≡裱盗纷蛹钚《,建立了型共同预测未知样本。该方法的特点是能更有效地从数据的不同方面和不同层近红外光谱瓜产生于分子振动,吸收较弱,吸收峰严重重叠,且多谱分析法必须借助化学计量学方法才能进行定性定量分析。本论文针对复杂样品的近红外光谱分析中的问题,开展了多模型共识偏最小二乘7椒ā究,同时对建模方法进行了研究,并用于近红外光谱复杂植物样品的芙崃私焱夤馄追治黾际醯姆⒄辜坝τ茫凼隽私焱夤馄锥糠治中常用的化学计量学建模方法、光谱预处理方法以及波长选择方法。立了多模型共识偏最小二乘建模方法,并应用于烟草样品近红外光谱与氯含量之间的建模研究。该方法利用同一训练集中的不同子集建立多个模型同时进行预测,将多个预测结果的均值作为最终结果。该方法的特点是通过多次使用训练集中不同子集样本的信息,降低了预测结果对某一样本的依赖性。研究结果表明,建模方法与传统的偏最小二乘7椒ㄏ啾龋建立的模型更加稳健、可靠,预测结果也得到了明显改善。ú捎盟婊⊙际酰∪∫欢ㄊ康难盗费作为训练子集,≡癫糠衷げ庑阅芙虾玫哪面抽取并表达自变量和因变量之间的复杂关系,在一定程度上弥补了单模型方法的不足。将该方法应用于烟草样品近红外光谱与还原糖含量之间的建模研究,结果表明,,,也更加稳健。ü粞〈硌沸灾侍卣鞯牟ǔ变量嫒ú抗馄兹ソ⒛P停会得到质量更好的校正模型。基于际鹾臀扌畔⒈淞肯Ⅵ方法,⒂τ糜谘滩菅方焱夤
取得了更小的预测均方根误差腟惴ㄎ=焱夤馄椎亩炕毓谱与尼古丁和总糖含量之间的建模研究。该方法采用技术从训练集中选取大量的训练子集,然后根据模型的回归系数计算出每个变量的稳定性,代替噪声变量,而是直接采用由稳定性值的大小确定变量的筛选。产生的多个模型比单一模型能更有效地反映出自变量和因变量之间的复杂关系。因此能更合理、可靠地估计每个变量的稳定性,有望解决过拟合问题。而且当数据集较大时,.的计算速度要明显优于惴āQ芯拷峁砻鳎比〉煤蚒相当的预测效果时,.≡竦谋淞渴扛佟A硗猓胄〔ū浠唤岷希立了甎方法。,建尼古丁含量的测定。该方法用训练集样本的相对预测误差,调整训练集中每个技术引入近红外光谱的定量分析中,对以及淀粉含量之间的定量分析。该方法无需构建校正模型,并且只需要使用很网格。与传统的方法相比,模型的预测精度更高。中用留一交叉验证法计算变量的稳定性。,实现了对复杂植物样品近红外光谱中糖和样本的取样权重,算法过程简单直观。被预测样本的相对误差越大,则在下一轮学习时,样本的取样权重将越大。算法与甈算法以及传统的椒ǖ脑げ饨峁辛吮冉稀=峁砻鳎琤P臀冉⒖煽浚分析提供了新的途径。獶甈瓺椒ń辛颂剿鳎⒂τ糜谟衩籽方焱夤馄子胨荨⒂汀⒌鞍字少的主成分数目,就可以实现对样品的预测。传统的方法在主成分空间构建网格,:近红外光谱;化学计量学;定量分析;多模型共识中文摘要Ⅱ
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