|
|
vol. 6, nr. 1 (2005)
|
Porównanie modeli MLR oraz PLSs w analizie składu chemicznego śruty rzepakowej na podstawie widm NIR
|
|
|
Jarosław Jankowski1, Ryszard Siuda1, Henryk Czarnik-Matusewicz2
|
|
|
1 Zakład Fizyki Doświadczalnej, Instytut Matematyki i Fizyki, Akademia Techniczno-Rolnicza, ul. Kaliskiego 7, 85-796, Bydgoszcz |
|
|
2 Zakład Farmakologii Klinicznej, Wydział Farmacji, Akademia Medyczna, ul. Bujwida 44, 50-345 Wrocław |
|
|
vol. 6 (2005), nr. 1,
pp. 91-102
|
|
|
streszczenie:
Metody kalibracji wielowymiarowej takie jak wielokrotna regresja liniowa (MLR), regresja na główne składowe (PCR) i metoda częściowych najmniejszych kwadratów (PLS) są typowo używane do określenia składu chemicznego na podstawie widm NIR. PLS jest metodą która może być uznana za standardowe narzędzie. W przypadku pomiarów spektroskopowych dane zawierają setki a nawet tysiące punktów pomiarowych (zmiennych), które często nie wnoszą istotnej informacji poza szumem. W związku z tym MLR, mimo że jest metodą prostszą i nie nastawioną bezpośrednio na szukanie korelacji pomiędzy strukturą zmiennych niezależnych i zależnych, może prowadzić do lepszych wyników niż PLS. Dlatego warto sprawdzić, która z metod daje lepsze wyniki w konkretnym zastosowaniu. Celem tej publikacji jest porównanie wyników uzyskanych z obydwu metod które były zastosowane do kalibracji podstawowych składników w śrucie rzepakowej na podstawie widm odbiciowych w bliskiej podczerwieni. W niniejszej pracy zastosowano dwie procedury selekcji zmien-nych w MLR: pierwsza wykorzystuje algorytm zaproponowany przez Browna i in., druga natomiast została zaproponowana przez autorów. Otrzymane wyniki pokazują, że najlepsze modele kalibracyjne daje metoda PLS stosowana do widm poddanych wstępnemu przygotowaniu korygującemu skutki wielokrotnego rozpraszania promieniowania.
|
|
słowa kluczowe:
PLS, MLR, chemometria, NIRS, śruta rzepakowa
|
|
język oryginału:
angielski
|
|
|
|
|
|
