近红外光谱分析技术在玉米营养品质鉴定中的应用

"这篇文档是关于使用光谱数据分析和数学建模来鉴定玉米营养品质的研究。研究人员使用了近红外光谱（NIRS）技术，结合统计软件SPSS和Matlab，进行异常值检测、数据预处理以及建立偏最小二乘回归模型（PLS）。" 在该研究中，首要任务是对光谱数据进行异常值检测。研究人员运用SPSS统计软件，通过检查标准化残差，定义超出2个标准差的数据点为异常值。在表5-12中，列举了一些纤维素异常样本，这些样本被识别出来并可能从后续分析中剔除，以确保数据的准确性和模型的可靠性。 接下来，为了滤除光谱噪音，研究人员采用了4种数据预处理方法：5点、7点和9点的LOWESS平滑配合中心化处理，以及3阶5点S-G平滑配合中心化处理。这些方法有助于减小噪声影响，使光谱数据更接近真实值，从而提高模型的预测性能。 在模型建立过程中，研究人员使用了PLS回归模型。他们首先设置PLS的最大因子个数为20，通过Matlab的plsrepress函数进行计算，并利用留一交叉验证法评估模型稳定性。通过拆分96个样本数据集，64个用于训练，32个用于测试，计算交互验证均方差（MSE），以确定最佳的主成分数目。这个过程对四种预处理方法都进行了，以便比较它们的效果。 模型优化是通过剔除异常样本和平滑处理实现的。在问题二中，SPSS剔除了异常值，之后应用不同的平滑处理方法。通过比较处理后的模型与原始模型，优化模型的预测能力显著增强，这在表5-9中有所体现。 问题三涉及使用优化模型对额外的26个玉米样品（编号101~126）的蛋白含量进行预测，而问题四则扩展到构建针对蛋白质、纤维素和脂肪三个营养成分的单独定标模型。每个模型都基于PLS回归，并且使用相同的方法进行建立和优化。模型的预测结果分别在表5-10、表5-25和表5-26中展示。 关键词包括偏最小二乘回归模型、交叉检验法、定标模型、平滑处理和中心化处理，这些都是该研究的核心技术手段。整个研究旨在通过数学建模和数据分析，提供一种快速、无损且成本效益高的方法来鉴定玉米的营养品质。