基于一元线性回归的近红外光谱模型传递研究 - 分析化学.pdf

第42 卷 分析化学 (FENXI HUAXUE)　 研究报告 第9 期 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 2014 年9 月 Chinese Journal of Analytical Chemistry 1229 ~1234 ■■■■■■■■■■■■ DOI:10.11895/j.issn.0253-3820.140290 研 究报 告 ■■■■■■■■■ ■ 基于一元线性回归的近红外光谱模型传递研究 ∗1 2 ∗2 2 3 杨辉华 　 张晓凤 　 樊永显 　 谢谱模 　 褚小立 1(桂林电子科技大学广西信息科学实验中心,桂林 541004) 2 3 (桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林 541004)　 　 (石油化工科学研究院,北京 100083) 摘　 要　 为解决近红外光谱分析中的模型传递问题,本研究提出了一元线性回归直接标准化算法(Simple linear regression direct standardization,SLRDS)。 为验证算法的有效性,采用玉米样品的近红外光谱集进行实 验,并与传统的直接标准化算法(Direct standardization,DS)、分段直接标准化算法(Piecewise direct standardi- zation,PDS)进行比较。 实验结果表明,SLRDS算法不仅能够有效消除近红外光谱仪之间的差异,很好地实现 玉米样品的PLS校正模型在3 台仪器之间的共享,而且与DS和PDS算法相比,具有传递性能高、模型简单及 所求参数少等优点。 关键词　 近红外光谱;模型传递;一元线性回归 1　 引　 言 近红外光谱分析技术因具有快速、高效、无损和易于在线分析等优点,近年在制药、农业、生物和石 化等诸多领域得到了广泛应用[1~6]。 近红外光谱分析技术的定量应用依赖于校正模型,即对标准样品 集的参考值(成分含量或物理化学性质)和对应的近红外光谱进行关联,建立两者之间的函数关系,对 [7] 未知样品的近红外光谱应用该定量模型计算该样品性质的预测值 。 但是,在实际应用中,由于仪器 老化、仪器间差异及空气、光源、探测器和测量引入的随机噪声,各仪器测量的光谱有差异,因此在某一 台光谱仪器上建立的校正模型,在应用于另一台仪器上时无法适用或结果会产生较大的误差。 而要为 每台仪器分别建立校正模型,显然是不可取的。 根据文献[8]报道,使用近红外光谱法建立一个柴油十 六烷值的校正模型,至少十几万元。 对毒性较大、不稳定的样品建立校正模型,费用会更高。 为解决这 一问题,人们提出了模型传递方法,所谓模型传递是指经过数学处理后,使一台仪器上的模型能够用于 [9] 另一台仪器,从而减少重新建模所带来的巨大工作量,实现样品和数据资源的共享 。 模型传递的成 功与否直接影响近红外光谱分析技术的应用和推广。 目前,模型传递算法主要有两种,一种为有标样算法,这类算法需要选择一定数量的样品组成标样 集(也称转换集),并在主仪器和从仪器上分别测得其光谱,从而找出该函数关系,如直接校正(DS)算 [10] [11] [12] 法 、分段直接校正(PDS)算法 和Shenk′s算法 等;另一种是无标样算法,这类算法不需要选择 [13] 标样集,如有限脉冲响应(FI