稳健偏最小二乘类模型及其在清真香肠红外质量控制中的应用

针对在实际多元质量控制中经常遇到的奇异样品问题,本研究提出了一种稳健偏最小二乘类模型。本方法基于Stahel-Donoho奇异度和样品重加权策略,用稳健的类中心和模型误差构造稳健的决策区间。将本方法用于清真香肠的红外分析,建立了稳健的质量控制方法。在香肠样品的不同部位进行取样,充分研磨后制备溴化钾压片,以空气为背景,测量4000～400cm"1范围的红外透射光谱。基于73个清真香肠样品和78个非清真样品的光谱数据,研究了新提出的稳健类模型的统计效率和稳健性。在有奇异样品存在的情况下,本方法能有效检出奇异样品,为新样品的预测提供稳健的决策区间。排除奇异样品后,基于原始光谱的模型灵敏性为0.846,特异性为0.936;基于标准正态变量法的模型灵敏性为0.923,特异性为0.974。