稳健偏最小二乘类模型及其在清真香肠红外质量控制中的应用
针对在实际多元质量控制中经常遇到的奇异样品问题,本研究提出了一种稳健偏最小二乘类模型.本方法基于Stahel-Donoho奇异度和样品重加权策略,用稳健的类中心和模型误差构造稳健的决策区间.将本方法用于清真香肠的红外分析,建立了稳健的质量控制方法.在香肠样品的不同部位进行取样,充分研磨后制备溴化钾压片,以空气为背景,测量4000~400 cm-1范围的红外透射光谱.基于73个清真香肠样品和78个非清真样品的光谱数据,研究了新提出的稳健类模型的统计效率和稳健性.在有奇异样品存在的情况下,本方法能有效检出奇异样品,为新样品的预测提供稳健的决策区间.排除奇异样品后,基于原始光谱的模型灵敏性为0.846,特异性为0.936;基于标准正态变量法的模型灵敏性为0.923,特异性为0.974.
稳健类模型、质量控制、偏最小二乘类模型、清真香肠、红外光谱
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TS2;F32
国家公益性行业项目201210010;杭州市农业科研攻关项目20101032B28
2013-03-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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