近红外光谱分析中变量选择的重要性——-兼论经典校正与逆校正模型之异同

摘要

本文从目前近红外光谱分析中最常用的建模方法(包括定量分析与模式识别)入手,对变量选择的重要性和必要性进行了初步探讨.通过比较两个近红外光谱的不同解空间,即所谓组分光谱解空间和波数变量解空间,重点讨论了经典校正与逆校正模型之异同,在此基础上,还进一步讨论了偏最小二乘(PLS)方法的优越性和局限性。通过对不同实际数据分析的解析,说明大部分近红外光谱,其中特别是一些复杂体系的近红外量测数据,正确的变量选择将对近红外光谱建模有着十分重要的作用,有时甚至是必须的。