基于平行因子分析法提高近红外无创血糖校正模型稳健性的研究

摘要：

采用近红外光谱进行无创血糖检测时,样品背景变动造成的预测集样本与校正集样本量测体系不一致的问题是导致预测精度低的原因之一.提出一种将母体背景作为变量引入回归建模中,结合各个母体背景下的样本光谱信息构建三维光谱矩阵以提高校正模型稳健性的分析方法.将平行因子分析(PARAFAC)与多元线性回归(MLR)相结合,对人体三层皮肤模型的蒙特卡罗模拟实验和葡萄糖水溶液及其混合物的离体实验进行了验证.实验结果表明,与传统的单一母体背景所建立的偏最小二乘模型相比,将母体背景作为建模元素采用PARAFAC-MLR法所建立的校正模型具有更好的预测能力和稳健性.

关键词：近红外、平行因子分析、多元线性回归、蒙特卡罗、葡萄糖、背景

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资助基金：the National Natural Science Foundation of China.60938002,30900275;the National High Technology Research and Development Program of China '863' Program,No.2012AA022602.项目受国家自然科学基金.60938002,30900275;国家863计划2012AA022602

在线出版日期：2013-10-28（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：1281-1286