四种多变量校准方法在FTIR多组分分析中的性能比较

• 作 者: 李燕 王俊德 等
• 机 构: 南京理工大学现代光谱研究室
• 出 处: 光谱学与光谱分析
• 发表日期: 2002年5期
• 关键词: 多变量校准方法 FTIR 多组分分析 经典最小二乘法 偏最小二乘法 卡尔曼滤波法 人工神经网络法 傅里叶变换红外光谱 Multicomponent analys
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 (No 2 0 1 750 0 8)

本文对四种多变量校准方法－－经典最小二乘法（CLS），偏最小二乘法（PLS），卡尔曼滤波法（KFM）以及人工神经网络法（ANN）－－在多组分浓度分析方面的性能进行了比较。选择五种红外谱图严重混叠的大气有机毒物－－1，3－丁二烯，苯，邻二甲苯，氯苯和丙烯醛－－作为分析对象。分别计算各种方法对该5组分体系的平均预测误差MPE和平均相对误差MRE进行比较。结果表明，偏最小二乘法在处理这类问题中是最稳健的方法。