当前位置：文档之家 › 多项式偏最小二乘法对非线性体系红外谱图的分析

多项式偏最小二乘法对非线性体系红外谱图的分析

  • 格式：pdf
  • 大小：893.66 KB
  • 文档页数：4
( ; "但在实际应用中!由于实验数据形成的因变量 2 和自 用'
引!言
处理一些非线性组分!表现出好的预测性能"特别是对混合 物中的苯和氯仿的预测"该模型在遥感 \ H W B 的成功应用! 对大气中有毒气体混合物的监测具有重要的意义"
; !实验部分
# " # !硬件 本工作采用的是 b 3 S J 0 3U M Z W ( @ h * * 遥感 \ H W B 光谱 仪!它有一个 > + 6 & & J : 3 J I 6 ?8 # 望远镜!用于接收来自远距 离的红外源信号"远距离的红外源是一个带有 > 6 & & J : 3 J I 6 ? + #准直镜的陶瓷红外源"该红外源产生的红外光!经 > 6 & & 8 J : 3 J I 6 ? 准直光镜产生平行光!此平行光被待测气体云吸收 由遥感 \ 检测器为液氮冷却的 A 后! H W B 光谱仪测量" = H检 测器!样品扫描次数为#次!分辨率为 ;1 ?P;"所有计算均 在O 0 7 2 : S ?)电脑上完成" # " ! !软件 程序由 A 6 2 & 6 R " ' * 编 写 完 成"O Q /和 O O Q /算法采用 逐一法 # $ 的交互验证方 ( W O 9 Q /实现"采用, Q 0 6 [ 0 % 7 0 % S 2 法!确定潜变量数"所使用数据均采用自标度化 # 9 S 2 % 4 1 6 & $ 方法处理"用均方根误差 # ! BA / U O 3 % % 2? 0 6 74 S 6 3 0 8 : 7 X V
H % & S 0 7 0 = 3 0 8 ) O O Q / O Q / ! ' . ; + ! ' D + . , ' ; * ! ! ' D ; D , ' ! * , ! ' " E . , ' ; ; , ! ' E , . ! ' # E E ! ' * . , ! ' * D D ! ' E " + ! ' E " ! ! ' + E ! ! ' D D ! ! ' " # + ! ' ! E , ! ' # , ; , ' * ; * ! ' + ! D ! ' D " " ! ' " ! + . ' , " # . ' * . ;
9 1 0 2 % 7 0
= I & % 3 % T % 3 ?
= 3 0 8 = 3 0 8 ) ) = 3 0 6 & O O Q / O Q / O O Q / O Q / . ' . + # . ' . D " ! ' " D + ! ' * D . , ' + ; E . ' . D " . ' . + * # ' , . , # ' , " E # ' . * + . ' . D , . ' ; . ; # ' # . ; # ' # D ; , ' # + ! . ' . D . . ' . + . ! ' + , # ! ' + * . , ' ! . E . ' ; ; # . ' ; . ! , ' " " E , ' * , . , ' # ; D . ' . D + . ' . D . # ' ; * " # ' . D . , ' ! D , . ' . " ; . ' . E * ! ' # # * ! ' * . * , ' D + E . ' ; ; ; . ' ; . ! # ' E + ! ! # ' D E , , ' E E # . ' ; ! ; . ' ; ; , # ' # . ; # ' , ; + , ' , , ! . ' . D ; . ' . D # , ' " " E * , ' * , E , ' + " " . ' . " " . ' . + ; , ' # ! , , ' , " , , ' . * E . ' . ; ; . ' . ; " . ' . D E . ' D # !
P * 数量级 " 与之相比!图 ! # $ ! 现很好的线性!残差也在 ; . R
' ( " # * Q $2 , 3 1 4 8 +6 7 7 ( = , 3 6 + 6 0 , 0 1 2 2 1 , + !' ) / / :
* & *A & ,* = I & % 3 % T % 3 ?& 7 9 1 0 2 % 7 0 1 0 2 I & 0 7 0 1 I & % 3 : 8 0 5 * & * & * 4 H % & S 0 7 0E b 0 7 _ 0 7 08 A : ^ 2 S 3 0
够确切反应 h 和 L 关系的模型!才可以得到很好的预测结
c # c #$ # )F * 5 D 9 , # , 2 8 9 1 2 6 7E F >5 0 .E E F >+ 6 . , 9 b # X + !$ )
b 0 7 _ 0 7 0 = 3 0 8 ) = 3 0 6 & O O Q / O Q / ; ' D * . ; ' E + " ! ' ! ! . , ' . " ! , ' . ; " ! ' , D E ! ' ! , , ! ' ; + + ! ' , + , ; ' + ; # ; ' D " . ! ' ; + ! ! ' * * ! ! ' * + ! ! ' E ! " ; ' D ; D ; ' D . D ! ' ! ; ! ! ' ; . * ! ' ; E + ! ' . + + ! ' + , # ! ' + , E ! ' * E E ! ' , + ! ! ' # ! E ! ' E " D ! ' E ; ; ! ' E , " ! ' ; E ; ; ' E * # ; ' " + + ! ' , , * BA / U O . ' . # , . ' # . ! = 3 0 6 & ! ' , " D ! ' D + * , ' * E ! , ' , . D ! ' . " D ! ' + , ! , ' ; + " ! ' ; D . ! ' ! * " , ' * E ! , ' ! E ;
摘!要!文章利用了一种非线性模型多项式偏最小二乘法 # $ !结合傅里叶变换红外光谱遥感技术!对 O O Q / $ 得到的结果进行了比较! 大气中的五组分混合体系进行了同时分析"并与偏最小二乘法 # O Q / O O Q / 显示出 较好的处理非线性数据的能力"尤其是对混合物中的苯和氯仿的预测!均方根预测误差 # 分别是 BA / U O$ !用 O " 可以满足遥感傅里 . ' . # ,和 . ' . D E Q /预测相应的 BA / U O 为. ' # . !和 . ' D # ! O O Q /的这一预测精度! 可以用较少的潜变量对变量进行解 叶变换红外光谱对大气中有毒气体的实时%在线监测的需要"同时 O O Q / 释!显示出 O O Q /模型的稳健性和简单化" 主题词!多项式偏最小二乘法&非线性模型&多组分分析& \ H W B&大气监测 中图分类号 @ " * E ' , 9!!!文章编号 ; . . . . * + , ! . . " . # . " ! . . # !!文献标识码 # $ 算法时!对每次提取的 2 和D 的得分矢量 ( W O 9 Q / > = 和= 实施非线性映射* # 其中8 为多项式函数! > < *< = 08 =$ =! = 为残差向量"从本研究的实验结果表明! O O Q / 可以很好地 !!作为化学计量学中最有力的工具之一的偏最小二乘法 # $ !是一种多元统计数据分析方法!它综合了多元线性 O Q / 回归法# 和主成分回归法# 的优势!同时从自变量 A Q B$ O = B$ 矩阵和因变量矩阵中提取偏最小二乘成分!可以有效地降 维!并消除自变量间可能存在的复共线性关系!明显地改善 了数据结果的可靠性和准确度!因此得到了日益广泛的应

合集下载

一种基于改进偏最小二乘算法的中红外光谱测定在用润滑油酸值的新方法

一种基于改进偏最小二乘算法的中红外光谱测定在用润滑油酸值的新方法

一种基于改进偏最小二乘算法的中红外光谱测定在用润滑油酸
值的新方法
马兰芝;管亮;田松柏;冯新泸;楮小立
【期刊名称】《润滑与密封》
【年(卷),期】2012(037)005
【摘要】提出一种基于改进偏最小二乘法——多主成分数偏最小二乘算法的中红外光谱快速测定在用润滑油酸值的新方法.通过提取在用润滑油样品中红外光谱指纹区( 600～1870 cm-1)谱图数据的特征信息,建立酸值的多元校正模型,并对模型进行全交互验证和验证集样品评价,评价结果证明了该方法的可行性和有效性.【总页数】4页(P95-98)
【作者】马兰芝;管亮;田松柏;冯新泸;楮小立
【作者单位】石油化工科学研究院北京100083;92117部队北京100072;后勤工程学院重庆401311;石油化工科学研究院北京100083;后勤工程学院重庆401311;石油化工科学研究院北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】TE626.3
【相关文献】
1.组合区间偏最小二乘法结合红外光谱法测定在用润滑油的运动粘度 [J], 王菊香;韩晓;刘洁
2.红外光谱结合化学计量学方法快速测定在用航空润滑油的酸值 [J], 王菊香;邢志
娜;申刚
3.基于中红外光谱法的某航空润滑油酸值的测定 [J], 姜旭峰;岳聪伟;宗营
4.手持式直读红外光谱仪快速测定在用润滑油总酸值和总碱值的方法 [J], 杨琨;吴桐;邹毛;石立杰
5.随机森林-相关向量机算法结合中红外光谱法快速测定在用柴油机油酸值 [J], 王菊香;王凯;韩晓
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

近红外光谱分析技术的数据处理方法

近红外光谱分析技术的数据处理方法

近红外光谱分析技术的数据处理方法数据处理方法主要包括光谱预处理、特征提取和模型建立三个步骤。

光谱预处理是指在进行特征提取和模型建立之前对光谱数据进行预处理，主要目的是去除噪声、修正谱线偏移、提高曲线分辨率等。

常见的光谱预处理方法有：1. Baseline Correction（基线校正）：光谱图中常常存在基线漂移现象，可以通过多种方法进行校正，如直线基线校正、多项式基线校正、小波基线校正等。

2. Smoothing（平滑）：常用的平滑方法有移动平均、中值平滑、高斯平滑等，可以去除谱图中的高频噪声。

3. Normalization（归一化）：归一化可以将不同光谱样本之间的强度差异消除，常用的归一化方法有最小-最大归一化、标准差归一化等。

特征提取是指通过对预处理后的光谱数据进行降维或选择重要信息，提取出有效的特征用于模型建立。

常见的特征提取方法有：2. Partial Least Squares (PLS, 偏最小二乘法)：通过将多个预测变量与原始的输出变量进行线性组合，找到最佳的方向，实现数据降维并提取有效特征。

3. Variable Selection（变量选择）：通过对预处理后的光谱数据进行相关性分析、F检验、t检验等方法，筛选出与目标变量相关性较高的变量。

模型建立是指根据预处理后的光谱数据和与之对应的标准参照值，通过建立适当的数学模型，实现定量或定性的分析与检测。

常见的模型建立方法有：1. Partial Least Squares Regression（PLSR, 偏最小二乘回归）：通过与已知样本值的相关数据分析，建立起预测模型。

2. Support Vector Machine (SVM, 支持向量机)：通过寻找最佳的分割超平面，将样本划分到不同的类别中。

3. Artificial Neural Networks (ANN, 人工神经网络)：通过多层神经网络对光谱数据进行训练和拟合，实现预测与分析。

偏最小二乘法 傅里叶变换红外光谱 气体样品 校正集 因子数 波段选取 误差分析

偏最小二乘法 傅里叶变换红外光谱 气体样品 校正集 因子数 波段选取 误差分析

偏最小二乘法论文：PLS校正集对FT-IR光谱定量分析精度的影响【中文摘要】本论文在详细综述了偏最小二乘法(PLS)在傅立叶变换红外光谱(FT-IR)定量分析应用的基础上,以提高PLS模型的预测精度为,以选取校正集为研究对象,通过分析PLS模型的预测误差,提出了一种选取校正集的新方法。

同时,在该方法的基础上,对其进行了优化和改进,进一步提高PLS模型的预测精度。

具体工作包括以下三个方面:1.通过分析牧场附近NH3的傅立叶变换红外光谱,系统研究了气体样品FT-IR光谱定量分析的误差;分析了不同精度要求下的定量方法及其实现。

选择63个实测光谱作为分析对象,其中NH3的浓度分布在0-1400 ppm-m。

定量分析采用3个NH3参考光谱,浓度分别为40,700和1300 ppm-m。

结果表明,基于单一参考光谱的定量分析在精度要求不高(如相对误差小于5% )时仍有实用价值,而且简单易行,但其适用范围会随定量精度要求的提高而变窄,直到无效。

借助一个高光谱分辨率(0.125 cm-1 )的参考光谱,通过迭代求得待测组分的浓度。

研究表明,FT-IR光谱分析的优越性在于只需要一个高分辨率的参考光谱即可得到一系列不同浓度的低分辨率参考光谱,方便在定量分析中使用多个参考光谱。

2.提出了...【英文摘要】This thesis includes a review of the application and improvement of PLS regression on the Open-path Fourier transform infrared spectra (OP/FT-IR). In order toimprove the accuracy of PLS regression, we focused on the calibration set. We analyzed quantitative the errors of PLS regression and proposed a strategy of building the calibration set. Moreover, this method was improved and optimized. The primary content of the thesis is summarized as follows.1. Open-path Fourier transform infrared spectra were m...【关键词】偏最小二乘法傅里叶变换红外光谱气体样品校正集因子数波段选取误差分析【英文关键词】Partial least squares regression Fourier transform infrared spectrometry Gas sample Calibration set Factor number Wavenumber selection Quantitative error 【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】PLS校正集对FT-IR光谱定量分析精度的影响摘要4-5ABSTRACT5-6第一章绪论10-22 1.1 傅立叶变换红外光谱技术的分类10 1.2 傅立叶变换红外光谱技术的原理10-11 1.3 傅立叶变换红外光谱技术的应用11-12 1.3.1 监测污染源排放的废气11 1.3.2 遥感大气层中痕量气体11-12 1.3.3 探测火灾及灭火过程产生的有毒气体12 1.4 偏最小二乘法12-17 1.4.1 PLS 的算法12-13 1.4.2 基于PLS 模型的FT-IR 光谱定量分析13 1.4.3 校正集的选取13-15 1.4.3.1 理想校正集的要求14 1.4.3.2 校正集的选取方法14-15 1.4.4 模型的验证及修正15-17 1.4.4.1 模型验证的统计学方法15-16 1.4.4.2 模型的修正16-17 1.5 傅立叶变换红外光谱的波长选择17-21 1.5.1 遗传算法17-18 1.5.1.1 遗传算法原理17 1.5.1.2 遗传算法用于波长选择的研究进展17-18 1.5.2 无信息变量消除法18-19 1.5.2.1 无信息变量消除法的原理18-19 1.5.2.2 无信息变量消除法的研究进展19 1.5.3 间隔偏最小二乘法19-20 1.5.3.1 间隔偏最小二乘法原理19-20 1.5.3.2 间隔偏最小二乘法的研究进展20 1.5.4 其它波长选取方法20-21 1.6 本文的研究目标和主要内容21-22第二章傅立叶变换红外光谱定量分析的误差研究22-29 2.1 引言22 2.2 实验及数据处理22-23 2.3 FT-IR 光谱的定量分析23-24 2.3.1 单一参考光谱计算法23 2.3.2 真实浓度的计算23-24 2.4 结果与讨论24-28 2.4.1 NH3的定量检出限24-25 2.4.2 单一参考光谱定量的误差分析25-28 2.4.2.1 参考光谱的选择25 2.4.2.2 误差结果分析25-28 2.5 结论28-29第三章 PLS 校正集对傅立叶变换红外光谱定量分析的影响29-53 3.1 引言29-30 3.2 实验及数据处理30 3.3 校正集30-31 3.3.1 单一校正集的方法30-31 3.3.2 多重校正集的方法31 3.4 验证集31 3.5 结果与讨论31-52 3.5.1 SCS-PLS 和MCS-N-PLS 的比较32-35 3.5.2 MCS-PLS 的优化35-52 3.5.2.1 MCS-N 的比较35-37 3.5.2.2 PLS 因子数的确定37-44 3.5.2.3 反序多重校正集44-46 3.5.2.4 基线漂移对校正集PLS 建模的影响46-48 3.5.2.5 浓度范围对校正集PLS 建模的影响48-52 3.6 结论52-53第四章波段选取53-61 4.1 引言53 4.2 实验及数据处理53 4.3 FT-IR 光谱波段选取的方法53-55 4.4 结果与讨论55-60 4.4.1 高波数段的水的干扰55-56 4.4.2 NH_3 有吸收时水的干扰56-58 4.4.3 NH_3 的吸收强度的影响58-60 4.5 结论60-61参考文献61-71致谢71-72附录:攻读硕士学位期间发表的论文72。

中红外和近红外光谱数据应用于通过移动窗口偏最小二乘回归在多组分光谱分析作波长间隔选择-MWPLSR

中红外和近红外光谱数据应用于通过移动窗口偏最小二乘回归在多组分光谱分析作波长间隔选择-MWPLSR

中红外和近红外光谱数据应用于通过移动窗口偏最小二乘回归在多组分光谱分析作波长间隔选择一种新的波长间隔的选择过程中，移动窗口偏最小二乘回归（MWPLSR）提出了一种多组分光谱分析。

这个程序是在整个光谱区域通过移动一个窗口来建立了一系列的PLS模型，然后在达到期望误差水平的最低复杂程度的一个窗口 PLS模型中找到有用的光谱间隔。

根据提出的理论证明波长选择的必要性，它表明MWPLSR提供了一种消除由非组合物相关的因素所产生的额外的可变性的可行的方法，例如实验条件和样品的物理性能的扰动。

MWPLSR的一个显着优点是，定标模型是对来自非组合物相关的因素的干扰非常稳定。

此外，光谱间隔在最少模型复杂性方面的选择可以减小定标模型中定标样品集的大小。

对MWPLSR过程与用于多组分光谱分析的PLS的耦合提出了两种策略：一种是包含把所有选择的间隔建立一个PLS 定标模型，另一种是在每个区间分别建立了PLS模型的组合。

多PLS模型相结合，提供了一种用于改进个别模型性能的新的潜在的工具。

所提出的过程是使用两个开放路径傅里叶变换红外数据集和一个近红外数据集，每个有不同的噪声特性进行评估。

结果表明，所提出的过程对以振动光谱为基础的多组分分析是非常有前途的，并给出比全谱PLS建模要好得多的预测。

多组分光谱的分析已经在分析化学中进入广泛使用。

多组分光谱分析的主要目标是建立与多元光谱仪的输出到组合物或分析样品的性质的定标模型。

在大多数情况下，线性定标模型的建立是由于数学简单性和物理或化学解释性。

而在现代光谱仪器的进步带来了增强的分辨率和灵敏度以及光谱测量的容易性，数据收集的膨胀量和增加的样品实际上涉及的复杂性，需要的有用的方法，以打击固有的超定系统的持续在多组分光谱的分析和建立强大和稳定的线性校正模型。

对多组分光谱的分析已经提出了各种线性回归方法，其中最流行的是所谓的潜变量（LV）的方法，包括主成分回归法（PCR），偏最小二乘（PLS）回归，以及它们的类似物。