摘要
为了简化模型并实现制浆材综纤维素含量近红外光谱法的快速准确检测,以连续投影算法(SPA)筛选出有效波长组合进行了建模实验研究和分析。选择5种制浆材原料共82个样品,测量其综纤维素含量及光谱数据,经蒙特卡罗交叉验证法剔除异常样品后,剩余样品按2∶1划分为校正集和预测集。校正集先以多元散射校正(MSC)方法预处理,再利用SPA选择波长结合偏最小二乘(PLS)回归建立了综纤维素含量的近红外分析模型,并与相关系数法、竞争性重加权自适应选择(CARS)算法所选波长的建模及预测效果进行了比较。结果表明,SPA算法选择出25个波长能充分表征全谱图中的综纤维素含量信息,预测精度最高,预测均方根误差(RMSEP)和预测决定系数(R■)分别为0.8306和0.9801,满足工业应用精度需求。
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