【摘 要】
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复杂样品光谱信号因受到杂散光、噪声、基线漂移和其他因素的干扰,会对最终的定性和定量分析结果产生不可忽视的影响。因此,在建模之前,消除这些干扰因素对光谱信号的影响变得极为关键。目前,主要存在两种光谱预处理选择方法,一种是根据光谱信号特点直接选择,另一种是根据建模效果选择预处理方法。在科学性和合理性方面,哪种选择方法更为适用尚没有定论。此外,对于不同的光谱数据,最佳预处理方法往往存在较大不同;对于复杂
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复杂样品光谱信号因受到杂散光、噪声、基线漂移和其他因素的干扰,会对最终的定性和定量分析结果产生不可忽视的影响。因此,在建模之前,消除这些干扰因素对光谱信号的影响变得极为关键。目前,主要存在两种光谱预处理选择方法,一种是根据光谱信号特点直接选择,另一种是根据建模效果选择预处理方法。在科学性和合理性方面,哪种选择方法更为适用尚没有定论。此外,对于不同的光谱数据,最佳预处理方法往往存在较大不同;对于复杂样品,单一的预处理方法只能消除一种因素对原始光谱的影响,为了避免方法选择的问题,引入集成的概念。因此,本论文通过大量数据系统考察了不同的预处理方法,并在此基础上提出了一种选择性集成预处理方法,具体研究内容如下:1、探讨了光谱预处理的必要性及科学的预处理选择方法。对10种常用的预处理方法按照基线校正、散射校正、平滑和缩放的顺序进行排列组合得到120种预处理方法。然后,对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理。结果表明,预处理方法的选择除了与光谱有关,还与预测组分有关。因此,得到普适性的预处理方法往往比较困难,最佳预处理方法的选择需要根据光谱与预测组分的建模效果来判断。2、将集成技术与预处理方法相结合提出一种选择性集成预处理方法。集成概念的引入可以很好地避免方法选择的问题,获得比单一模型更为准确稳健的结果。首先,把10种预处理方法按照上述的既定顺序全排列组合得到120种预处理及其组合方法,然后分别对每种预处理方法建立PLS模型。选择优于传统PLS的预测的模型,将它们的预测值简单平均得到最终预测结果。用玉米,血液和食用调和油样品的近红外光谱来评估该方法的性能。结果表明,选择性集成预处理能获得与最佳预处理方法相当或更好的预测效果,同时,它更简单、有效,还避免了最优预处理方法的选择问题。
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