一种结合直接正交信号校正与蒙特卡罗的波长选择方法

摘要：

在近红外光谱数据分析中,全光谱数据具有波长点多、冗余量大、共线性关系严重的特点,导致了部分波长点对建立校正模型没有积极作用,甚至还会降低模型的预测能力.波长选择被证明是有效避免上述问题的重要方法.针对近红外光谱的特性,提出了一种基于直接正交信号校正(DOSC)与蒙特卡罗方法(Monte Carlo,MC)结合的波长选择算法.与大多数根据波长的"重要性"进行选择的方法不同,MC-DOSC依据波长的"不重要"性进行选择.波长"不重要"性通过DOSC的权重w来度量.首先将w归一化作为波长被滤除的概率,以此建立波长选择的概率模型,并使用蒙特卡罗随机抽样得到N个波长子集的集合.在每一次抽样过程中,用选择的波长点建立PLS模型,计算相应的交叉验证均方根误差(RMSECV).经过N次随机抽样后,以RMSECV最小时的PLS模型对应的波长子集作为备选子集.将备选子集包含的光谱数据作为新的光谱阵,重复上述过程直到RMSECV不再下降为止.迭代停止后,将RMSECV最小的备选子集作为最佳波长子集.采用玉米数据集和汽油数据集对该算法进行测试,同时与蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应权重取样法(CARS)三种算法进行比较.实验结果表明:该算法能大幅度减少波长点个数,并且相应的PLS模型的预测能力也提高了.玉米数据集的实验运行结果,波长点个数从全光谱的700个减少到15个,预测集相关系数从0.8282提高到0.9314,RMSEP从0.1098减少到0.0713.汽油数据集的实验运行结果,波长点个数从全光谱的301个减少到31个,预测集相关系数从0.9875提高到0.9939,RMSEP从0.2555减少到0.1788.该算法在2个数据集中的表现均优于对比的三种算法.

关键词：近红外光谱;波长选择;正交信号校正;蒙特卡罗;偏最小二乘

所属期刊栏目：42

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家重点研发计划2018YFF01011204

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：440-445