文档介绍：全国第三届近红外光谱学术会议 NIR光谱分析波长选择的ECMWMLR方法及其稳定性潘涛+。谢军,陈华舟,尹浩,陈星且光电信息与传感技术广东普通高校重点实验室(暨南大学),暨南大学光电工程系,广州, 50632,Email:******@jnu. NIR光谱分析的波长选择对于提高模型预测效果、降低模型复杂性、设计专用NLR光谱仪器是十分关键的。对于复杂体系的NIR光谱分析而言,波长选择更是不可回避的难点之一。最近,我们提出了关于NIR光谱分析波长选择的等间隔组合移动窗口MLR(ECMwMLR)方法【l】,ECMWMLR方法等间隔地提取光谱数据,克服光谱共线性,仍然保留MLR方法的简单性。不同于其他的离散波长组合,这里的离散波长是等间隔组合的,可以进行光谱预处理(比如Savitzky-Golay平滑),进一步改进光谱预测能力。另一方面,很多实验表明,定标集和预测集的不同划分会造成模型预测效果的波动,波长选择以及其他模型参数的选择也会发生变化。为了得到稳定的结果,本文进行多次不同的定标集和预测集划分,对每次划分分别建立定标预测模型,对同一组模型参数,计算全部划分的模型预测效果(蹦SEP)的平均值,作为模型在该参数组合下的预测效果。本文以人类血清葡萄糖的FT-NIR光谱分析为例。,均值、、(mmol/L)。采用Necolet公司的5700 FT-NIR光谱仪测量光谱,用2mm石英比色皿,扫描谱区10000—4000cml,分辨率4cml,扫描次数“。考虑到光谱在5200cml、4000cm。附近有强烈吸收,噪音大,因此,吸光度高于2 的波段被扣除,10000-5300cm"1和4920-4160cml的组合被作为波数筛选的全谱范围。本文采用划分定标集预测集的一种新方法[21,以最优单波数模型的预测偏差(SWPB)为指标,使定标集和预测集具有相似性,从而具有建模代表性。将全体样品做50次定标集(131个样品) 和预测集(60个样品)的划分。 ECMWMLR方法的参数包括起点波数B、采用波数点的个数NE和采用波数点的间隔G,B 设置为从4160至U4920和从5300至1J10000(cml),NE设置为从1到100,G设置为从l到250。对于B 固定,NE和G变化,可以根据预测效果筛选出B所对应的最优模型。图l给出了每一个B的最优模型的RMSEP。对于NE固定,B和G变化,可以根据预测效果筛选出NE所对应的最优模型。图 2给出了每一个NE的最优模型的RMSEP。全局最优模型的B为4684cml,NE为ll,G为46,,。作为比较,本文也采用了具有可变参数的移动窗DPLS(MwPLs)方法p卅。MWPLS方法的参数包括起点波数B、采用波数点的个数NM和PLS因子数F,B设置为4160到4920和5300 到10000(),NM设置为l到2830,F设置为1至lJ30。对于B固定,NM变化,可以根据预测效果筛选出B所对应的最优模型。图3给出了每一个B的最优模型的RMSEP。对于NM固定,B变化,可以根据预测效果筛选出这个NM所对应的最优模型。图4给出了每一个NM的最优模型的 RMSEP。全局最