基于蒙特卡羅無信息變量消除的煙氣指標預測
2012-04-12 00:00:00門月丁香乾劉孝良
現代電子技術 2012年24期
摘要：使用近紅外光譜（NIRS）分析方法對煙葉的CO、煙堿、焦油含量進行無損快速定量分析，可以提高分析方法的預測精度，消除無信息建模變量對模型穩定性的影響。在此以煙葉為研究對象，利用蒙特卡羅無信息變量消除方法（MC-UVE）對煙葉的近紅外光譜進行了波段點的篩選，并利用篩選出的波段建立PLS校正模型。結果表明利用蒙特卡羅無信息變量消除方法可以有效選擇建模變量，既克服了復雜樣品各信息區間對PLS 建模貢獻率不一樣的問題，又能提高模型的穩定性和多元校正的預測精度。
關鍵詞：近紅外光譜； 蒙特卡羅無信息變量消除； 變量篩選； 偏最小二乘法
中圖分類號：TN911-34文獻標識碼：A文章編號：1004-373X（2012）24-0082-03
