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

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(RRPLSR)算法.它运用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,建立稳健可靠的定量校正模型.将RRPLSR方法实际应用于鱼类物质的近红外光谱数据分析,实现脂肪含量的定量检测,效果良好.与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,适用于快速检测.

关键词：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

所属期刊栏目：26

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金20276063;浙江省科技计划2004C21SA120002

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1046-1050