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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 737-743页

作者：郭拓徐凤捷马晋芳肖环贤陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 暨南大学光电系广东广州510632 江西保利制药有限公司江西赣州341900

在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,... 详细信息

在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,当样本中含有异常点时,经两种算法建立的模型对异常点更加敏感,导致模型向异常点偏移,鲁棒性降低。针对上述问题,采用Huber函数作为损失函数,提出了Lasso-Huber法进行近红外特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)方法建立安胎丸质控指标成分的定量校正模型,并与全波长建模、 Lasso与Elastic-Net方法波长选择后建模的模型性能进行对比。本实验采集21批安胎丸的近红外光谱数据共116条,其中101条数据作为校正集,采用留一交叉验证法对模型进行内部验证,另外15条数据则作为验证集用于外部验证。对于校正集中的异常光谱,使用基于主成分分析(PCA)的马氏距离法(MD)进行检测。以安胎丸的质控指标成分之一阿魏酸为例,采用Lasso、 Elastic-Net和Lasso-Huber方法分别筛选了安胎丸样品无异常光谱中69、 155和87个特征波长。其中Lasso-Huber法结合PLS建立的预测模型效果最佳,外部验证的RP2和SEP分别为0.953 1和0.058 7。此外,通过对校正集中是否包含异常光谱的校正模型预测性能对比发现,Lasso-Huber法在包含异常光谱的建模中更具优势。结果显示,Lasso-Huber算法优选出最佳波长点数为88,结合PLS建立的模型性能R_(v)^(2)为0.967 3,而Lasso方法的R_(v)^(2)为0.840 5, Elastic-Net方法的R_(v)^(2)为0.834 7,全波长建模的R_(v)^(2)为0.852 0。可见,在含有异常光谱的样本中,Lasso-Huber法不仅减少了特征波段的数量,同时降低了算法对异常光谱的敏感性,提高了模型的准确度和鲁棒性。从简化模型的角度上比较,Lasso法和Elastic-Net法的建模时间分别为61.826 0和79.959 9 s,而Lasso-Huber建模时间仅为1.360 8 s,因此,该算法更有望未来集成于实际生产应用的近红外光谱建模软件中。

关键词：近红外光谱波长选择大维小样本定量校正模型 Lasso-Huber

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