用光谱主成分分析选择烟草近红外模型校正集样品

摘要

为研究光谱主成分分析方法在选择烟草近红外模型校正集样品过程中的可行性,本文采用常规的人为挑选和光谱主成分分析两种方法选择校正集样品,并利用偏最小二乘法建立烟叶总糖、总氮和烟碱含量的预测模型,同时比较了这两种校正集样品选择方法所建立模型的各项评价指标和预测结果的差异性.结果表明,上述两种方法建立的总糖、总氮和烟碱含量预测模型的各项评价指标非常接近,对20个烟叶样品的预测结果也无明显差异.因此,应用光谱主成分分析是烟草近红外模型构建过程中的一种非常有效,且节约常规化学分析成本的校正集样品选择方法.