基于SWSRA-UVE算法的纸浆材综纤维素近红外预测模型共享研究

为实现纸浆材综纤维素质量分数的近红外分析模型在3台不同光谱仪器上的共享,提出了光谱信号比值分析筛选波长-无信息变量剔除(SWSRA-UVE)联用算法。即利用无信息变量剔除(UVE)算法,减少光谱信号比值分析筛选波长(SWSRA)方法中无效波长的不利影响,以提高模型传递精度。建立基于SWSRA-UVE算法优选波长的偏最小二乘回归(PLSR)主机模型,并将其模型传递效果与其他常用模型传递方法进行了对比。结果表明,针对2台从机采用SWSRA-UVE方法最终分别优选出的252和105个波长建立模型,分别用于从机1和从机2测量光谱样品的综纤维素质量分数,预测标准偏差(RMSEP)与模型传递前相比分别从2.011 4和9.451 8下降到了1.238 6和1.629 4,且优于SWSRA和其他模型传递算法结果。因此,SWSRA-UVE方法通过UVE算法进一步优选SWSRA一致性波长结果,大大简化了模型传递过程,显著地提高了主机模型的普适性,有利于近红外光谱分析技术的推广应用。