潛變量聚類分析法在近紅外光譜波長范圍選擇中的應用研究

摘　要　介紹了潛變量聚類分析方法的基本原理, 并將該方法應用于近紅外光譜定量模型的譜區選擇。以煙草樣品為例, 對107 個樣品的光譜進行處理, 將光譜分為5 簇, 從化學角度分別解釋了這5 簇各自反映的信息。在此基礎上, 選擇相應的波長范圍用PLS 方法建立了總糖、還原糖和尼古丁的定量分析模型。與全譜模型相比, 3 個模型的交互驗證相關系數(Rt raining) 分別由01977 1 , 01917 2 , 01987 4 提高到01995 5 ,01975 1 , 01994 4 ; 驗證樣品相關系數( Rtest ) 由01977 8 , 01941 2 , 01993 2 提高到01992 7 , 01967 9 ,01994 0 ; 交互驗證均方差(RMSECV) 由1109 , 1143 , 0114 降為1105 , 1105 , 0113 ; 預測殘差均方差(RM2SEP) 由0192 , 1117 , 0116 降為0139 , 0163 , 0111 ; 預測樣品間平均標準誤差( D) 由11274 % , 11972 % ,01829 %降為01711 % , 01843 % , 01768 % , 表明用該方法建立模型的預測準確度和精密度均有所提高, 對實
際應用有一定的指導作用。