有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

摘要：

介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了"少而精"的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义.

关键词：近红外光谱、有监督主成分回归、定量分析

所属期刊栏目：29

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目10771015,20575076;国家"863"项目2007AA10Z208

在线出版日期：2009-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2959-2961