一种近红外光谱和拉曼光谱波长的筛选方法
摘要:
一种近红外光谱和拉曼光谱波长的筛选方法,把采集的近红外或拉曼光谱及对应的被测成分浓度数据分成训练集、检验集和预测集;利用原始光谱和被测成分浓度建立PLS模型,得到真实PLS模型系数;将被测成分浓度随机排序,利用被测成分浓度向量与原始光谱矩阵建立大量PLS模型;根据这些模型,分别统计单个波长模型系数大于其真实PLS模型系数的次数,可得到对应概率值;概率值小于域值的波长被保留;利用保留的波长建立最优模型,对预测集样本被测成分浓度进行预测。该方法可准确提取含有光谱信息的波长,简化了定量分析模型,提高了定量分析模型的预测精度,为近红外光谱和拉曼光谱多元校正分析提供了一种新的波长筛选技术。
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