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近红外光谱建模中的变量选择方法研究

作　者: 孙鸿烨
导　师: 石晓光
学　校: 长春理工大学
专　业: 物理电子学
关键词: 近红外光谱 变量选择 支持向量机
分类号: TN219
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要


近红外光谱技术以其分析效率高、检测速度快、成本较低等等诸多优点在多个领域都有着非常广泛的应用。但是由于光谱中的某些波长点,不仅对于分析和建模没有任何贡献,甚至会影响模型质量,导致更加复杂的模型及其预测能力下降。因此选择代表样本信息的重要变量一直是是近红外光谱建模分析中的重要内容。本文主要在复杂的近红外光谱信息中采用移动窗口偏最小二乘法,无信息变量消除法,遗传算法和连续投影算法进行了光谱特征变量的选择,一定程度上消除了冗余信息,并结合支持向量机方法进行建模。通过对比四种变量选择方法,可以得到采用连续投影算法进行变量选择后,一定程度上简化了模型,并提高了模型的预测精度。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-7
第一章 绪论  7-15
  1.1 引言  7
  1.2 近红外光谱技术的发展  7-8
  1.3 近红外光谱的化学及物理基础  8-9
  1.4 近红外光谱技术的特点及其分析步骤  9-14
  1.5 本文研究的目的意义和研究内容  14-15
第二章 变量选择方法原理  15-20
  2.1 移动窗口偏最小二乘(MWPLS)  15-16
  2.2 无信息变量消除法(UVE)  16-17
  2.3 遗传算法(GA)  17-18
  2.4 连续投影算法(SPA)  18-20
第三章 近红外光谱分析中建模方法  20-28
  3.1 多元线性回归(MLR)  20-21
  3.2 主成分回归(PCR)  21-22
  3.3 偏最小二乘方法(PLS)  22-24
  3.4 支持向量机回归(SVR)  24-28
第四章 近红外光谱变量选择实验分析  28-51
  4.1 样品近红外光谱的测试  28-30
  4.2 样本校正集与验证集的选择  30
  4.3 全光谱支持向量机建模  30-32
  4.4 移动窗口偏最小二乘(MWPLS)变量选择  32-35
  4.5 无信息变量消除法(UVE)变量选择  35-39
  4.6 遗传算法(GA)变量选择  39-47
  4.7 连续投影算法(SPA)变量选择  47-49
  4.8 实验结果对比分析  49-51
结论  51-52
致谢  52-53
参考文献  53-54

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 光电子技术、激光技术 > 红外技术及仪器 > 红外技术的应用
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