偏最小二乘近红外光谱模型中潜变量个数对模型传递性能的影响

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【摘要】

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以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研

【作者】

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李永琪洪士军黄雯张立国葛炯栾绍嵘倪力军

【机构】

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华东理工大学化学与分子工程学院,上海烟草集团有限责任公司技术中心理化实验室

【出处】

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分析测试学报

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

近红外光谱模型传递偏最小二乘潜变量个数玉米烟叶 near infrared spectroscopy model transfer partial le

【基金项目】

：

国家烟草专卖局卷烟烟气重点实验室开放性课题(K2018-156P)

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以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例,考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现,根据累积贡献率大于99.9%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIRs模型的nLVs分别为1和13,nLVs=1时建立的玉米模型对两台从机样品4个成分的预测值和主机预测值的重现性指标均满足国标要求;nLVs=13时建立的烟叶总植物碱模型经分段直接校正(PDS)后,可使4台从机样品的平均相对预测误差(MRE)小于6%。采用留一交叉

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