本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜定量分析模型的樣本影響研究

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【摘要】：作為二次分析方法,近紅外光譜分析的重現(xiàn)性和可靠性非常依賴于建模過程。以近紅外光譜小麥蛋白質(zhì)定量分析模型為例,研究了多變量定標建模過程中異常樣本問題,旨在討論復(fù)雜樣本建模中的樣本對模型的影響和作用。以PLSR算法建模中校正方差與驗證方差的解釋百分比曲線的背離特性作為異常樣本存在的判據(jù),當兩個百分比曲線顯著偏離時,則認為樣本集中存在異常樣本,并對建模產(chǎn)生了顯著影響。異常樣本的識別和處理,以及影響分析是本文主要的創(chuàng)新性工作,采用了基于樣本刪除的子模型遍歷統(tǒng)計方法,能夠漸次識別并提取出異常樣本。在剔除異常樣本后的模型預(yù)測結(jié)果中,以模型的預(yù)測殘差標準差作為參考距離對異常樣本進行了離群程度分級,可分為顯著離群樣本,相對離群樣本以及潛在離群樣本,數(shù)據(jù)集中顯著離群樣本約占7.8%,相對離群樣本約占15.6%。異常樣本對模型的影響表現(xiàn)在對正常樣本的預(yù)測殘差上,使預(yù)測值偏離理想擬合直線,分散性增加。剔除異常樣本或以樣本權(quán)重建�？捎行б种飘惓颖镜挠绊�,使模型的解釋性更偏向于多數(shù)樣本數(shù)據(jù),降低模型的經(jīng)驗風險誤差。
【作者單位】： 長春理工大學(xué);吉林省科學(xué)技術(shù)信息研究所;
【基金】：2014年度國家公益性行業(yè)(氣象)科研專項課題(GYHY201406037) 2011年高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金聯(lián)合資助項目(20112216110006)資助
【分類號】：S512.1;O657.33
【正文快照】： 引言吸收光譜在近紅外光譜區(qū)已成為一個非常普遍的能得到產(chǎn)品指紋特征質(zhì)量指標的測量方法。近紅外光譜(NIRS)技術(shù)是一種通過多元數(shù)據(jù)處理或其他化學(xué)計量學(xué)方法進行建模預(yù)測的二次測量方法。作為一種二次測量方法,近紅外光譜分析技術(shù)的重現(xiàn)性和穩(wěn)健性非常依賴于統(tǒng)計建模過程,光

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本文編號：1271749