主题:【第十三届原创】光谱预处理用于提高模型转移后模型的预测能力

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光谱预处理用于提高模型转移后模型的预测能力

为了提高模型的质量,考察了SNV、导数、Savitzky-Golay (SG)平滑、mean center组成的14种预处理组合对模型转移得到的光谱进行预处理。然后,建立PLS模型,使用留交叉验证法,RMSECV作为模型结果的评价参数。表为模型转移后光谱预处理结果,从表中可得,FD+SG3+SNV+meancenter组合预处理后建立的模型预测能力最佳图为经FD+SG3+SNV预处理后得到的光谱图,从图中可看出,相比较,光谱特征峰更加明显,在1100 nm-1200 nm处、1400 nm处及1500-1600 nmAPI理论含量与光谱吸光度成较好的正比光系,且光谱基线波动明显变小,预处理成功地在增加光谱分辨率的同时降低了光谱的波动和无规则的基线漂移等干扰。图(a)为经FD+SG3+SNV+meancenter预处理后建立的模型图,R2cR2cvRMSECRMSECV分别为0.9600.9502.23682.5009

表模型转移后光谱预处理结果

序号

预处理

R2c

R2cv

RMSEC

RMSECV

LVs

1

meancenter

0.96

0.942

2.2462

2.7541

4

2

SNV+meancenter

0.945

0.937

2.6233

2.8595

3

3

SNV+FD+SG3+meancenter

0.961

0.948

2.2144

2.4721

3

4

SNV+FD+SG5+meancenter

0.96

0.949

2.2304

2.5439

3

5

SNV+SD+SG3+meancenter

0.963

0.935

2.1419

2.8909

3

6

SNV+SD+SG5+meancenter

0.959

0.947

2.2506

2.5973

3

7

FD+SG3+meancenter

0.945

0.939

2.6331

2.8443

3

8

FD+SG3+SNV+meancenter

0.96

0.95

2.2368

2.5009

3

9

FD+SG5+meancenter

0.948

0.94

2.5426

2.7832

3

10

FD+SG5+SNV+meancenter

0.96

0.954

2.2385

2.5496

3

11

SD+SG3+meancenter

0.955

0.937

2.3817

2.8559

3

12

SD+SG3+SNV+meancenter

0.959

0.935

2.2582

2.8815

3

13

SD+SG5+meancenter

0.952

0.942

2.4501

2.7517

3

14

SD+SG5+SNV+meancenter

0.96

0.947

2.225

2.5549

3





预处理后的校正集光谱图



(b)为第一主成分荷载图、纯API和主要辅料的光谱图比较。图中虚线为经FD+SG3+SNV+meancenter预处理后PLS模型的第一主成分荷载图,蓝色的曲线表示API单组分光谱图,其余三条曲线表示辅料的单组分光谱图。通过比较,第一主成分荷载图与API的纯组分光谱整体趋势相同,且在特征波段处辅料吸光度值无明显波动或有相反的趋(1400 nm),表明建立的PLS模型能够捕获与API含量相关的变化。达到了预期的目的。

(a)

(b)

(a)预处理后的最优模型图(b)第一主成分荷载图(预处理后)与组分纯光谱图

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