后向变量选择偏最小二乘法用于近红外光谱定量校正模型的建立

摘要

目的:对小麦中蛋白质含量以及橘叶中的橙皮苷含量建立定量校正模型.方法: 将原始数据分为校正集、停止集和测试集,考察不同的停止集样本量对删除变量数的影响,并以相关系数与采用传统的偏最小二乘法(PLS)所建立的模型进行对比.结果: 使用于建模的变量数分别减少了79%和89%,同时相关系数分别从0.9016和0.7730提高到了0.9306和0.8657.结论: 较之于传统的偏最小二乘法,该方法所需用于建模的变量数大大减少,提高了模型的运行速度和预测能力,并且使所建立的模型更富于解释性.