IPLS-SPA波长选择方法在近红外秸秆生物量中的应用研究

【摘要】：在近红外光谱分析模型中全谱信息通常含有大量冗余信息,会导致模型解析时间延长、加大模型解析难度,因此如何快速有效地选取特征波长至关重要。采用基于间隔偏最小二乘(interval partial least squares,IPLS)结合连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)对小麦秸秆发酵过程微生物生物量进行特征波长选择,共制备85个样本,采用氨基葡萄糖法测定微生物生物量,选择68个样本作为校正集,17个样本作为验证集。首先对全谱区520个波长点根据间隔点大小10,20,30,40进行分段建模,选取出4 450~4 925和9 194~9 993cm-1两个波段范围作为特征波段,将选取出的特征波段再进行连续投影算法及遗传算法(genetic algorithm,GA)特征波长点选取,并进行综合分析对比。实验结果表明采用IPLS-SPA算法选择4 450~4 925和9 194~9 993cm-1的组合波段具有最佳建模效果,相比于全谱建模其参与建模的波长点由520个减少到10个,模型验证集决定系数(R-Square,R2)从0.884 9提升至0.945 28,验证集均方误差根(root mean square error prediction,RMSEP)从11.104 9降至8.203 3,GA遗传算法虽取得了更优的模型精度,但其实验结果并不稳定且随机性较强,而IPLS结合SPA方法能够稳定而准确的(地)选择特征波长信息,提高模型运算速度并降低模型拟合难度,可以作为一种新的波段选择参考方法。结果表明采用近红外光谱分析方法对秸秆发酵生物量进行快速检测是可行的。 【作者单位】： 东北农业大学电气与信息学院;东北农业大学理学院;哈尔滨商业大学计算机学院;
【关键词】： 近红外光谱 间隔偏最小二乘 连续投影算法 遗传算法
【基金】：国家(863)计划项目(2013AA102303) 黑龙江省自然科学基金项目(F201402) 哈尔滨市科技攻关项目(2013AA6BN010)资助
【分类号】：O657.33;TQ920.1
【正文快照】： 引言近年来我国能源消耗日益增大,能源短缺问题日益严重,世界各国也都在积极寻求和发展新能源和可再生能源。我国作为农业种植大国生物质资源极其丰富,据统计我国每年约产生10亿吨作物秸秆,但其中至少一半以上会被焚烧或废弃[1]。秸秆作为制取燃料乙醇及生物柴油主要原材料,其

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