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长春理工大学学报（自然科学版） 2016年第5期39卷 51-54页

作者：赵环宦克为郑峰石晓光长春理工大学理学院长春130022

为了解决小麦蛋白质的近红外光谱信息复杂、共线性严重及全光谱建模的预测能力不足等问题,采用一种新的变量选择方法——变量组合集群分析法(VCPA)对小麦蛋白质的近红外光谱进行特征波长选取。首先利用二进制矩阵采样策略(BMS)和指数衰... 详细信息

为了解决小麦蛋白质的近红外光谱信息复杂、共线性严重及全光谱建模的预测能力不足等问题,采用一种新的变量选择方法——变量组合集群分析法(VCPA)对小麦蛋白质的近红外光谱进行特征波长选取。首先利用二进制矩阵采样策略(BMS)和指数衰减函数(EDF)删除无信息变量,优选小麦中蛋白质近红外特征波长,然后结合偏最小二乘法(PLS)建立预测模型。与其他变量选择方法相比,VCPA所选用的波长点最少,模型的预测能力最强,VCPA算法所采用的BMS变量采样策略弥补了蒙特卡洛采样方法的不足。研究结果表明,VCPA算法可以有效选择小麦蛋白质近红外光谱特征波长,提高预测模型的可靠性和适用性。

关键词：小麦近红外光谱变量组合集群分析法特征波长二进制矩阵采样指数递减函数

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基于CC-MPA特征优选算法的小麦条锈病遥感监测

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农业机械学报 2022年第9期53卷 217-225,304页

作者：竞霞闫菊梅邹琴李冰玉杜凯奇西安科技大学测绘科学与技术学院西安710054

为了弥补一次性建模分析的缺陷,提高小麦条锈病遥感监测模型的运行效率和精度,根据模型集群分析(Model population analysis,MPA)算法的特点,综合利用光谱区间选择算法和光谱点选择算法的优势,提出了一种联合相关系数(Correlation coeff... 详细信息

为了弥补一次性建模分析的缺陷,提高小麦条锈病遥感监测模型的运行效率和精度,根据模型集群分析(Model population analysis,MPA)算法的特点,综合利用光谱区间选择算法和光谱点选择算法的优势,提出了一种联合相关系数(Correlation coefficient,CC)与MPA的特征变量优选算法。在利用CC算法对全波段光谱进行特征变量选择的基础上,分别利用基于MPA思想开发的竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和变量组合集群分析法(Variable combination population analysis,VCPA)进一步优选对小麦条锈病敏感的特征变量,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)算法构建了小麦条锈病遥感监测的CC-CARS和CC-VCPA模型。结果表明:联合CC MPA算法优选的特征变量构建的CC-CARS和CC-VCPA模型精度均高于CC、CARS和VCPA算法。3组验证集样本中,CC-CARS模型预测病情指数(Disease index,DI)与实测DI间的R^(2)_(V)较CC模型和CARS模型至少分别提高了6.78%和6.66%,RMSEV至少分别降低了15.31%和10.98%,RPD至少分别提高了18.08%和12.34%。CC VCPA模型预测DI与实测DI间的R^(2)_(V)较CC模型和VCPA模型至少分别提高了9.58%和0.73%,RMSEV至少分别降低了20.78%和3.86%,RPD至少分别提高了26.22%和4.02%。基于CC-MPA的光谱特征优选算法是一种有效的特征选择方法,尤其是利用CC-VCPA方法选择的特征变量数更少,模型预测效果更好,研究结果对光谱特征优选及提高作物病害遥感监测精度具有重要的参考价值。

关键词：小麦条锈病遥感监测特征优选模型集群分析变量组合集群分析法

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饲料中粗脂肪和粗纤维含量的近红外光谱快速分析

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光谱学与光谱分析 2020年第1期40卷 215-220页

作者：郝勇吴文辉商庆园华东交通大学机电与车辆工程学院

采用近红外光谱(NIRS)结合偏最小二乘(PLS)方法,实现对饲料中粗脂肪和粗纤维的快速定量分析。采用Norris-Williams平滑求导(NW)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理;蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、变量组合集群分析法(VCPA)和... 详细信息

采用近红外光谱(NIRS)结合偏最小二乘(PLS)方法,实现对饲料中粗脂肪和粗纤维的快速定量分析。采用Norris-Williams平滑求导(NW)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理;蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、变量组合集群分析法(VCPA)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)用于光谱变量选择和优化;PLS用于光谱校正模型的建立,采用校正集相关系数(R_c)、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测集相关系数(R_p)和预测集均方根误差(RMSEP)评价模型。光谱预处理中经MSC处理后的光谱模型优于其他预处理方法,其RMSECV和RMSEP值都减小,R_c和R_p值都增大。脂肪定量分析中,原始光谱模型的RMSECV和R_c为0.21和0.87, RMSEP和R_p为0.20和0.88,变量数(V_n)为1 501;经MCUVE方法选择变量后建立的定量模型,其RMSECV和R_c为0.17和0.92, RMSEP和R_p为0.19和0.89,V_n为400个;经VCPA选择变量建立PLS定量模型,其RMSECV和R_c为0.21和0.87, RMSEP和R_p为0.25和0.81,V_n为12;经iVISSA选择变量后的模型,其RMSECV和R_c为0.21和0.86, RMSEP和R_p为0.20和0.87,V_n为20。粗纤维定量分析中,原始模型的RMSECV和R_c为0.28和0.91, RMSEP和R_p为0.25和0.95,V_n为1 501;经MCUVE选择后的模型,其RMSECV和R_c为0.23和0.95, RMSEP和R_p为0.23和0.94,V_n为740;经VCPA选择变量后的模型,其RMSECV和R_c为0.27和0.91, RMSEP和R_p为0.30和0.91,V_n为11;经iVISSA选择后变量的模型,其RMSECV和R_c为0.29和0.90, RMSEP和R_p为0.27和0.93,V_n为20。结果表明, MSC方法可以有效提高光谱质量,消除光谱平移误差;MCUVE变量选择方法可以简化模型提高模型精度和稳定性,建立最优模型。在粗脂肪的定量分析模型中, MSC处理后的光谱经过MCUVE选择后剩余400个变量,R_c和R_p相较于全谱模型提高了0.05和0.01, RMSECV和RMSEP分别降低到了0.17和0.19;经VCPA和iVISSA选择变量的模型其结果与全谱模型相似,但其变量分别只有12和20个。在粗纤维模型中,经MCUVE选择后740个变量用于建立PLS模型,其R_c和R_p为0.95和0.94, RMSECV和RMSEP分别为0.23和0.23;VCPA和iVISSA分别运用11和12个变量建立回归模型,但结果都比MCUVE模型差。利用饲料近红外光谱建立MSC-MCUVE-PLS模型可以有效对饲料粗脂肪和粗纤维进行定量分析。

关键词：近红外光谱饲料蒙特卡罗无信息变量消除法变量组合集群分析法区间变量迭代空间收缩法

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