首页 > 论文 > 光谱学与光谱分析 > 32卷 > 11期(pp:2962-2965)

基于特征投影图的小麦近红外光谱变量选择方法研究

Research on Variable Selection of Wheat Near-Infrared Spectroscopy Based on Latent Projective Graph

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摘要

为了简化模型, 提高模型预测精度, 利用特征投影图(LPG)进行变量选择。 对原始光谱进行连续小波变换(CWT), 利用主成分分析(PCA)得到LPG, 假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同, 选出少数特征光谱变量建立预测模型, 所得模型预测均方根误差(RMSEP)为0.345 4, 优于其他建模方法, 研究结果表明, LPG变量选择可有效简化近红外光谱模型, 提高模型预测精度。

Abstract

To simplify the model and improve the precision of prediction model, latent projective graph (LPG) was used for variable selection. The original spectrum was processed by continuous wavelet transform (CWT), LPG was obtained by principal component analysis (PCA), and based on the assumption that collinear wavelengths might have the same contribution to the modeling, a few latent spectral variables were selected for establishing prediction model. The root mean square error of prediction (RMSEP) model was 0.3454, better than other modeling methods. This work proved that variable selection with LPG could simplify the near-infrared spectral model effectively, and improve the precision of prediction model.

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中图分类号:O657.3

DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2012)11-2962-04

基金项目:国家科技攻关课题项目(2007BAI07A00-1), 2011年高等学校博士学科点专项科研基金联合项目(20112216110006), 吉林省自然科学基金项目(201215144)和长春市科技支撑计划项目(11KZ05)资助

收稿日期:2012-05-02

修改稿日期:2012-08-02

网络出版日期:--

作者单位    点击查看

宦克为:长春理工大学理学院, 吉林 长春130022
郑峰:长春理工大学理学院, 吉林 长春130022
刘小溪:吉林省科学技术信息研究所, 吉林 长春130000
蔡小龙:长春理工大学理学院, 吉林 长春130022
蔡红星:长春理工大学理学院, 吉林 长春130022
王睿:北京东方孚德技术发展中心, 北京100037
石晓光:长春理工大学理学院, 吉林 长春130022

联系人作者:宦克为(huankewei@126.com)

备注:宦克为, 1982年生, 长春理工大学理学院讲师

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引用该论文

HUAN Ke-wei,ZHENG Feng,LIU Xiao-xi,CAI Xiao-long,CAI Hong-xing,WANG Rui,SHI Xiao-guang. Research on Variable Selection of Wheat Near-Infrared Spectroscopy Based on Latent Projective Graph[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2012, 32(11): 2962-2965

宦克为,郑峰,刘小溪,蔡小龙,蔡红星,王睿,石晓光. 基于特征投影图的小麦近红外光谱变量选择方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2012, 32(11): 2962-2965

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