【摘 要】
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探讨了 NIRS结合化学计量学方法进行偶氮甲酰胺含量快速检测的可行性.针对NIRS冗余信息较多的特点,运用competitive adaptive reweighted sampling(CARS)对偶氮甲酰胺建立PLS回归模型的特征波长进行优选.全光谱的特征波长点为1845个,经CARS300优选后,偶氮甲酰胺的特征波长点个数分别为147,占全谱特征波长点的7.97％.CARS300偶氮甲酰胺回归模型的验证集的决定系数(R2p)分别为0.9883,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0450,相对分析
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院,黑龙江大庆163319
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探讨了 NIRS结合化学计量学方法进行偶氮甲酰胺含量快速检测的可行性.针对NIRS冗余信息较多的特点,运用competitive adaptive reweighted sampling(CARS)对偶氮甲酰胺建立PLS回归模型的特征波长进行优选.全光谱的特征波长点为1845个,经CARS300优选后,偶氮甲酰胺的特征波长点个数分别为147,占全谱特征波长点的7.97％.CARS300偶氮甲酰胺回归模型的验证集的决定系数(R2p)分别为0.9883,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0450,相对分析误差(RPD)分别为8.9592.与全光谱回归模型相比,CARS300建立偶氮甲酰胺的回归模型RMSEP分别降低了 0.87％,RPD提高了1.62.结果表明,CARS模型减少了参与建模特征波长点数量,有效提升了回归模型的预测能力.
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