近红外光谱分析中的一种基于XY变量联合的异常样本剔除算法

作     者：尹宝全 史银雪 孙瑞志 

作者机构：中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学烟台研究院山东烟台264000 

基　　金：新疆生产建设兵团科技支疆计划课题(2014AB037)资助 

出 版 物：《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)

年 卷 期：2016年第46卷第3期

页      码：208-214页

摘      要：在近红外光谱分析中,异常样本的存在会影响所建预测模型的性能.为了剔除异常样本,提高预测模型的预测能力,首先提出并证明了XY距离关系定理;在此基础上,设计了一种新型的基于XY变量联合的ODXY异常样本剔除算法.本次研究对102个羊肉样本的近红外光谱及其含水率进行了测定,在此样本集上分别采用常用的马氏距离剔除法、蒙特卡洛采样法和本文提出的ODXY算法对异常样品进行判别和剔除,并用剔除后的样本建立偏最小二乘预测模型;然后采用预测均方差RMSEP和决定系数R^2来检验模型的性能;最后,通过重新分配训练集和验证集检验算法的泛化能力.实验结果表明,在利用ODXY算法剔除预测样本的基础上建立的预测模型性能最佳,且具有更好的泛化能力.

主 题 词：异常样本 预测模型 近红外光谱 马氏距离 蒙特卡洛采样法 

学科分类：070207[070207] 07[理学] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0803[工学-仪器类] 0801[工学-力学类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0253-2778.2016.03.005

馆 藏 号：203183741...