化學(xué)計(jì)量學(xué)在多組分分析同時(shí)測(cè)定中的作用.pdf

1、現(xiàn)代光度分析儀器的出現(xiàn)為我們快速的提供數(shù)以千計(jì)甚至萬計(jì)的波長(zhǎng)。因?yàn)檫@些明顯的特征，這些化學(xué)樣品包含了高維的和一些線性的數(shù)據(jù)變量，相比較眾多的數(shù)據(jù)變量，與因變量相關(guān)的數(shù)據(jù)變量個(gè)數(shù)有限。這樣會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)能力或是造成過擬合現(xiàn)象。在光度分析中，消除不必要的冗余的背景或是噪聲干擾是必要的。所做波長(zhǎng)選擇不僅有利于模型的穩(wěn)健性，還可以更好的解釋他們之間的線性組成。
　　 在多組分分析中，特別是結(jié)構(gòu)相似的物質(zhì)，由于各組分光譜嚴(yán)重重疊以及組分

2、之間的相互干擾，需要建立穩(wěn)健的預(yù)測(cè)模型。偏最小二乘常用來解決多重相關(guān)性問題，并且是一種有效的最大利用有效信息的方法。然而，大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使應(yīng)用偏最小二乘方法，消除光譜中不利于模型建立的無關(guān)信息的變量仍是非常重要的，波長(zhǎng)選擇有利于提高偏最小二乘建模的預(yù)測(cè)能力，缺乏變量選擇會(huì)破壞其穩(wěn)健性。
　　 本論文提出了改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法用于波長(zhǎng)選擇，并將其用于鄰、間、對(duì)硝基苯酚和頭孢菌素類物質(zhì)的含量測(cè)定。結(jié)果表明，經(jīng)過粒子群優(yōu)化波長(zhǎng)

3、選擇后的結(jié)果要優(yōu)于全波長(zhǎng)建模，具有模型穩(wěn)健和可靠性。
　　 在多組分分析時(shí)組分間的相互作用存在非線性特征，線性方法不能得到滿意的結(jié)果。由于是小樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要選取相關(guān)自變量而受一定限制，易于產(chǎn)生過擬合問題，上述兩種情況都會(huì)產(chǎn)生誤差。在本論文中，我們?cè)囉米罱掳l(fā)展的，既能限制過擬合又能擬合非線性數(shù)據(jù)的支持向量機(jī)。并將結(jié)果與偏最小二乘算法進(jìn)行比較，結(jié)果表明支持向量機(jī)算法的預(yù)報(bào)誤差較小，表明支持向量回歸是一種多