近紅外光譜數據處理的獨立分量分析方法研究

【摘　要】　從數學的角度分析比較了主成分分析( PCA) 與獨立分量分析( ICA) 的原理和特點,給出光譜矩陣在兩種不同分析方法下的不同分解;同時結合線性回歸和神經網絡回歸,提出“兩步法”來確定不同成分含量測定的最優模型. 進而采用PCA 與ICA 對實際測得的玉米近紅外光譜進行了處理,比較分析了兩種不同分解所得矩陣的化學含義,以及PCA 與ICA 兩種不同分解對玉米光譜分析結果的影響. 仿真結果表明, ICA 從獨立性角度對光譜數據矩陣進行分解,所得結果更接近實際光譜. 最后,利用“兩步法”對玉米三種主要成分水、淀粉、蛋白質分別建立了各自最優含量測定模型. 結果表明,所建模型符合快速測定要求,具有一定的實用價值.