【摘 要】
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建立金银花醇沉过程中稳健的近红外光谱(NIRS)定量模型,为金银花醇沉过程的快速评价提供方法学。研究基于金银花醇沉过程绿原酸的NIR数据,通过建立装袋偏最小二乘(Baggin
【机 构】
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福建中医药大学,福建福州,350122
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建立金银花醇沉过程中稳健的近红外光谱(NIRS)定量模型,为金银花醇沉过程的快速评价提供方法学。研究基于金银花醇沉过程绿原酸的NIR数据,通过建立装袋偏最小二乘(Bagging-PLS)模型、Boosting偏最小二乘(Boosting-PLS)模型与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)模型,实现对模型性能比较；在此基础上,采用组合间隔偏最小二乘法(synergy interval Partial Least Squares,siPLS)和竞争自适应抽样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)法分别对光谱进行变量筛选,建立模型实现对模型预测性能的考察。实验结果表明：Bagging-PLS和BoostingPLS(潜变量因子数设为10)的预测性能均优于PLS模型。
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