波长选择算法在近红外光谱分析慈竹化学成分中的应用

摘要

采用近红外光谱技术建立慈竹综纤维素、α-纤维素和木质素定量分析模型，探讨联合区间偏最小二乘法(siPLS)和遗传算法(GA)在建模波长选择中的应用。光谱进行卷积平滑预处理。在近红外光谱区域1100～2500nm，用SiPLS初选慈竹各化学成分相关光谱信息区间，再用GA优选特征波长，并建立波长选择前后偏最小二乘(PLS)模型，同时对模型进行比较分析。结果表明：通过siPLS和GA波长优选，综纤维素、α-纤维索和木质素建模波长数分别为30、29和30个，同全谱波长数相比减少98％，建立的预测模型相关系数(Rp)分别为0.90、0.99和0.91，预测标准差(RMSEP)为0.0161、0.0086和0.0067，与全谱模型相比，α-纤维素和木质素模型预测精度有所提高，综纤维素两个模型预测效果相近。说明应用SiPLS和GA选择慈竹化学成分特征波长，建立PLS模型，可以简化分析模型，同时达到理想的预测效果。