基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究

  本文关键词：基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究，由笔耕文化传播整理发布。

《分析化学》 2009年10期

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基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究

【摘要】：将小麦叶片原始光谱经过预处理后,采用主成分分析(PCA)对数据进行降维,取前3个主成分输入小波神经网络,建立了基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分预测模型(WNN);进一步研究了小波基函数个数的选取(WNN隐层节点数)对小波神经网络模型性能的影响,并将WNN模型与偏最小二乘法(PLS)和传统的反向传播神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明,所建立的WNN模型能用于同时预测小麦叶片全氮和可溶性总糖两种组分含量,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101%和0.089%,预测相关系数(R)分别为0.980和0.967。另外,在收敛速度和预测精度上,WNN模型明显优于BPNN和PLS模型,从而为将小波神经网络用于近红外光谱的多组分定量分析奠定了基础。

【作者单位】： 南京农业大学江苏省信息农业高技术研究重点实验室;
【关键词】：
【基金】： 国家自然科学基金(No.30871448) 国家科技支撑计划(No.2008BADA4B02) 江苏省创新学者攀登计划(No.BK20081479) 江苏省自然科学基金(No.BK2008330)资助
【分类号】：TP183;TN219
【正文快照】：

1引言近红外光谱(NIR)分析技术以其快速、环保、可多组分同时检测等优点[1],在各个领域得到了广泛应用[2]。NIR属于弱信号,信息提取必须依靠化学计量学才能实现,传统的定量校正方法,如偏最小二乘法(PLS),仅适用于线性模型,而实际应用中却存在很多非线性关系[3]。人工神经网络

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