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题目：
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雅宝题库解析：
近红外光谱微弱信息提取是近红外光谱分析的关键技术之一。本论文从建模数据的优化、建模算法的优化、模型有效性的提高三个方面，研究了近红外光谱微弱信息提取的方法，具体包括光谱预处理、波长变量优选、建模样本选择、校正模型主成分选择、非线性多元校正模型建立五个研究内容，以达到提高近红外光谱分析精度的目的。论文的主要研究内容为：1、建立了高频噪声和基质背景同时去除的光谱数据预处理模型。基于小波变换的多分辨分析技术，结合无用信息消除判据，建立了人体血糖近红外无创检测中基质背景和高频噪声同时去除的数据预处理方法。实验结果表明，该模型适用于复杂生物样品光谱的预处理，在去除高频噪声的同时，尤其可用于去除生物样品中主要基质水在近红外波段的强干扰，明显提高光谱质量，对于生物样品近红外检测具有实际应用意义。2、提出了一种新的确定性波长变量优选方法。基于自模型混合物分析理论，通过纯度值选择含信息的波长变量，引入相关权函数用于消除变量间的共线性题目，选择具有最少冗余信息的波长变量子集用于建立校正模型，提高建模效率。实验结果表明，本研究提出的波长变量优选方法与智能优化算法存在的随机性不同，它是一种确定性算法，可提高模型的稳定性。用优选出的少量波长变量建立多元校正模型，明显提高了建模效率，并易于获得可能的物理解释。3、提出了一种新的建模样本选择方法。基于自模型混合物分析理论，根据样本纯度值判定样本对模型的贡献大小，通过引入相关权函数消除冗余信息样本，仅选择最具代表性的样本建立校正模型。实验结果表明，应用本研究提出的方法可优选出代表性样本用于建立校正模型，在提高建模效率的同时没有明显减低预测精度。且该建模样本选择方法还可用于模型传递中标准化样本的选择，对于提高模型稳健性具有应用价值。4、提出了一种改进的最佳主成分个数选择方法。基于随机检验法，通过改进判别方式，提出一种简单实用的最佳主成分个数选择方法。通过三组样品复杂程度依次递增的、用于测定葡萄糖含量的近红外光谱数据进行了实验验证。结果表明，本研究提出的改进方法，无交互验证法预留样本的过程，包含了全部样本信息，且又比随机检验法简便直观，通过各主成分间的相对贡献率曲线来交互式地判定，可选择更客观的最佳主成分建模，避免了模型的过拟合或欠拟合题目，具有实用价值。5、提出了一种可避免偶然相关并适用于小样本的高精度混合非线性建模方法。首先，经净信号提取，使光谱数据表达为与被测参数最相关的信息，然后通过核函数变换，在高维特征空间建立偏最小二乘校正模型。在实验研究中，对模型有效性进行了估计，分析了预处理方法和参数选择对模型的影响。实验结果表明，本研究提出的混合非线性建模方法充分利用了净信号和核方法的优势，一方面可避免偶然相关题目，另一方面适用于小样本，且通过该方法能建立有效性的可充分表达微弱成分变化信息与光谱之间的数学关系，提高了模型的精度。 |
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发表于 2022-9-1 20:44:36
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