基于MC-UVE-VIP两步波长筛选实现近红外光谱模型的无标样传递

该文将蒙特卡洛-无变量信息消除(MC-UVE)算法和变量重要性投影(VIP)算法结合,挑选出重要、有信息的波长变量,建立了MC-UVE-VIP两步波长筛选方法。该法首先采用MC-UVE筛选出稳定性参数大于某一阈值(Mthreshold)的有信息波长集合U_(UVE),然后采用VIP算法从U_(UVE)中筛选出VIP参数大于U_(UVE)中所有波长VIP均值的波长,作为重要、有信息的波长集合U_(UVE)-VIP。基于U_(UVE)-VIP建立玉米中蛋白质含量的偏最小二乘回归(PLSR)近红外光谱预测模型,模型的潜变量个数根据累计贡献率大于99.9%确定。该模型变量少、稳健、可解释性强、运算速度快,其预测两台从机样品蛋白质的平均相对误差(MARE)分别为1.64%与1.88%,均小于MC-UVE模型的从机MARE(5.40%与5.19%)和VIP模型的从机MARE(6.23%与7.16%)。因此,基于MC-UVE-VIP两步波长筛选法所建立的玉米蛋白质含量近红外光谱模型可直接传递到从机,无需进行模型或从机光谱校正。该模型传递性能优于单纯基于MC-UVE或VIP算法筛选波长所建模型及全波长模型。