亚麻酸红外光谱定量分析模型构建方法研究

采用红外衰减全反射光谱法(ATR-IR)用于山茶油中亚麻酸含量的快速分析,探讨标准正态变量变换和连续小波导数用于光谱的预处理,结合偏最小二乘、支持向量回归、随机森林和极限学习机4种校正方法用于分析模型的构建,采用蒙特卡洛无信息变量消除方法对最优模型的进一步优化。实验结果表明,亚麻酸的SNV-CWD-PLS模型得到了最好的预测结果,模型的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.902和0.557;模型经MCUVE方法优选变量后,Rp和RMSEP得到改善,分别为0.929和0.492,建模变量由3321减小为110。SNV-CWD-MCUVE-PLS结合ATR光谱为亚麻酸含量的测定提供了一种快速简便的分析方法。