近红外光谱结合Lasso算法测定制浆材抽出物含量

摘要

为实现制浆材材性的快速测定,首先用常规方法测定了144个制浆材样品的冷水、热水、苯-醇和1％ NaOH抽出物含量,并采集了样品的近红外光谱,然后对原始光谱进行预处理,并运用Lasso算法及交互验证建立最优校正模型.对模型进行独立验证,决定系数R2、a1分别为0.9186、0.9085、0.9241、0.9760,预测均方根误差分别为0.24％、0.30％、0.28％、0.38％,相对分析误差分别为3.50、3.31、3.63、6.45,绝对偏差分别为-0.42％ ～0.37％、-0.43％～0.41％、-0.47％ ～0.40％、-0.55％ ～0.57％.这些模型预测性能能够满足制浆造纸工业的要求,同时,也证实了Lasso算法用于制浆材抽出物测定的可行性.