IPLS-SPA波長(zhǎng)選擇方法在近紅外秸稈生物量中的應(yīng)用研究

【摘要】：在近紅外光譜分析模型中全譜信息通常含有大量冗余信息,會(huì)導(dǎo)致模型解析時(shí)間延長(zhǎng)、加大模型解析難度,因此如何快速有效地選取特征波長(zhǎng)至關(guān)重要。采用基于間隔偏最小二乘(interval partial least squares,IPLS)結(jié)合連續(xù)投影算法(successive projections algorithm,SPA)對(duì)小麥秸稈發(fā)酵過(guò)程微生物生物量進(jìn)行特征波長(zhǎng)選擇,共制備85個(gè)樣本,采用氨基葡萄糖法測(cè)定微生物生物量,選擇68個(gè)樣本作為校正集,17個(gè)樣本作為驗(yàn)證集。首先對(duì)全譜區(qū)520個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)根據(jù)間隔點(diǎn)大小10,20,30,40進(jìn)行分段建模,選取出4 450~4 925和9 194~9 993cm-1兩個(gè)波段范圍作為特征波段,將選取出的特征波段再進(jìn)行連續(xù)投影算法及遺傳算法(genetic algorithm,GA)特征波長(zhǎng)點(diǎn)選取,并進(jìn)行綜合分析對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用IPLS-SPA算法選擇4 450~4 925和9 194~9 993cm-1的組合波段具有最佳建模效果,相比于全譜建模其參與建模的波長(zhǎng)點(diǎn)由520個(gè)減少到10個(gè),模型驗(yàn)證集決定系數(shù)(R-Square,R2)從0.884 9提升至0.945 28,驗(yàn)證集均方誤差根(root mean square error prediction,RMSEP)從11.104 9降至8.203 3,GA遺傳算法雖取得了更優(yōu)的模型精度,但其實(shí)驗(yàn)結(jié)果并不穩(wěn)定且隨機(jī)性較強(qiáng),而IPLS結(jié)合SPA方法能夠穩(wěn)定而準(zhǔn)確的(地)選擇特征波長(zhǎng)信息,提高模型運(yùn)算速度并降低模型擬合難度,可以作為一種新的波段選擇參考方法。結(jié)果表明采用近紅外光譜分析方法對(duì)秸稈發(fā)酵生物量進(jìn)行快速檢測(cè)是可行的。 【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院;東北農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院;哈爾濱商業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 間隔偏最小二乘 連續(xù)投影算法 遺傳算法
【基金】：國(guó)家(863)計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA102303) 黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F201402) 哈爾濱市科技攻關(guān)項(xiàng)目(2013AA6BN010)資助
【分類號(hào)】：O657.33;TQ920.1
【正文快照】： 引言近年來(lái)我國(guó)能源消耗日益增大,能源短缺問(wèn)題日益嚴(yán)重,世界各國(guó)也都在積極尋求和發(fā)展新能源和可再生能源。我國(guó)作為農(nóng)業(yè)種植大國(guó)生物質(zhì)資源極其豐富,據(jù)統(tǒng)計(jì)我國(guó)每年約產(chǎn)生10億噸作物秸稈,但其中至少一半以上會(huì)被焚燒或廢棄[1]。秸稈作為制取燃料乙醇及生物柴油主要原材料,其

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